Desvendar o poder dos dados é transformar sua carreira com o conhecimento que impulsionará seu futuro.
Explore Meu PortfólioOlá! Sou Eric Pimentel, um Engenheiro Eletricista em transição de carreira, apaixonado por transformar dados em insights acionáveis. Mergulhei de cabeça no universo da tecnologia, impulsionado pela minha curiosidade e pela crença no poder da Data Science para resolver problemas complexos.
Formado em Análise e Desenvolvimento de Sistemas, com Especialização em Engenharia de Planejamento DevOps e Internet das Coisas - IoT (cursando). Minha formação em Engenharia Elétrica me proporcionou uma base sólida em raciocínio lógico e resolução de problemas.
Aqui você encontrará alguns dos projetos que desenvolvi em Data Science. Cada projeto representa um passo na minha jornada de aprendizado e demonstração prática das minhas habilidades.
Dashboard interativo em Streamlit explorando a evolução da pandemia por estado no Brasil. Dados da pandemia COVID-19 no Brasil por estado, com métricas de casos, óbitos e taxa de mortalidade. Visualizações interativas para comparação entre estados e regiões.
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Dashboard interativo em Streamlit para análise exploratória de dados de vendas da empresa Adventure Works. Análise de receita, lucro, desempenho de produtos, performance de lojas e comportamento de clientes com filtros interativos.
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Aplicativo web interativo em Streamlit com análise dos Top 100 livros mais vendidos da Amazon em 2023. Filtros por preço máximo, gráficos interativos e página de avaliações específicas para cada livro.
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Ecossistema Dockerizado completo para estudos em Data Science. Integra Jupyter Notebook, PostgreSQL, MetaBase, Grafana e Prometheus. Ambiente simples, replicável e acessível para análise de dados, visualização e monitoramento.
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Dashboard interativo em Power BI para Imobiliária Bezerra com análise de dados de vendas, imóveis e mercado imobiliário. Insights acionáveis para estratégia de vendas, storytelling com dados e modelagem robusta com DAX e Power Query.
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Dashboard no Looker Studio para análise de vendas de e-commerce de influenciador digital. ETL com Python, integração Google BigQuery e Google Sheets. Métricas de vendas, comportamento do comprador, desempenho geográfico e relatório com recomendações.
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Análise exploratória do dataset Iris utilizando gráficos de violino com Python (Matplotlib, Seaborn e Plotly). Demonstração prática de análise estatística visual para comparar a distribuição de dados entre diferentes categorias.
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