Vinícius Batista Ribas

Sobre mim

Analista/Cientista de dados

Engenheiro da Computação com foco em Análise de Dados, Business Intelligence (BI) e tomada de decisão orientada por dados.

Possuo experiência prática em coleta, tratamento, limpeza e análise de dados, além do desenvolvimento de consultas SQL, dashboards interativos e análises exploratórias (EDA).

Atuo com bancos de dados relacionais e NoSQL, pipelines de dados utilizando Python (Pandas) e Power Query, sempre buscando transformar dados em insights estratégicos para otimização de processos e apoio à tomada de decisão.

Resumo Profissional

Experiência profissional

Professor

2026 – Atual

Colégio Plano • São Francisco - MG

Lecionamento e acompanhamento do desenvolvimento dos alunos no curso Técnico em Informática.
Planejamento de aulas, aplicação e correção de provas e atividades.
Ministração de aulas relacionadas à Ética na Tecnologia da Informação e apoio nas demais disciplinas.
Apoio na utilização de tecnologias e ferramentas digitais aplicadas ao ensino.

Auxiliar

2025 – Atual

Escritório de Engenharia Familiar • São Francisco - MG

Desenvolvimento de projetos arquitetônicos, desmembramentos e remembramentos.
Apoio na criação e organização de documentação técnica e regulatória.
Auxílio em processos administrativos e acompanhamento de documentos em cartórios e prefeituras.

Estagiário Backend

2022 – 2023

Sensedia • Campinas - SP

Desenvolvimento de microsserviços em Golang utilizando Docker e Kubernetes.
Criação e manutenção de APIs REST, incluindo versionamento e validações.
Implementação de testes automatizados com cobertura mínima de 80%.
Apoio nos processos de integração e entrega contínua (CI/CD).
Participação em cerimônias ágeis utilizando Scrum, incluindo dailies, plannings, reviews e retrospectivas.

Formação Acadêmica

Pós-Graduação em Ciência de Dados e Analytics Avançados

Conclusão prevista: Fev/2027

Universidade Pitágoras Unopar Anhanguera (UNOPAR)

Bacharelado em Engenharia da Computação

Conclusão: 2024

Instituto Nacional de Telecomunicações (INATEL)

Habilidades Técnicas

Análise de Dados & Business Intelligence: Python para análise de dados (Pandas, NumPy), limpeza, transformação e exploração de dados (EDA), geração de insights para apoio à tomada de decisão e aplicação de modelos básicos de Machine Learning.
Visualização de Dados: Desenvolvimento de dashboards interativos no Power BI, criação e monitoramento de KPIs, modelagem de dados, construção de métricas com DAX e storytelling com dados.
Excel Avançado: Tabelas dinâmicas, fórmulas complexas, automações, dashboards e controle de indicadores (KPIs).
Bancos de Dados: SQL avançado (queries complexas, joins, CTEs e otimização de performance), PostgreSQL e MongoDB.
Engenharia & Processamento de Dados: Desenvolvimento de pipelines ETL/ELT, limpeza, transformação e padronização de dados, Power Query e manipulação de grandes volumes de dados.
Ferramentas e Ambiente: Git, Linux e Docker.
Idiomas: Inglês Intermediário.

Diferenciais

Capacidade analítica para interpretação de dados e geração de insights estratégicos.
Experiência com Python aplicado à análise, manipulação e automação de dados.
Vivência no desenvolvimento de dashboards e acompanhamento de indicadores de desempenho (KPIs).
Conhecimento em modelagem, organização e otimização de dados relacionais e NoSQL.
Base sólida em engenharia de software, contribuindo para automação, organização e reprodutibilidade das análises.

Projetos de Análise de Dados

Alguns dashboards e análises desenvolvidas utilizando ferramentas de Data Analytics.

Projetos Principais

Análise de Churn de Clientes Bancários

Projeto de análise de churn em uma instituição bancária utilizando Python e técnicas de análise exploratória de dados (EDA).

Foram identificados padrões relacionados ao perfil e comportamento dos clientes, além da criação de um score de risco para segmentar a probabilidade de evasão.

Os insights obtidos auxiliam na tomada de decisão e no desenvolvimento de estratégias mais eficazes de retenção de clientes.

Python (Pandas, Matplotlib)
Análise exploratória de dados (EDA)

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Dashboard de Vendas — Coffee Shop

Projeto de análise exploratória de dados utilizando informações de vendas de uma cafeteria fictícia.

A análise identificou que o produto mais vendido não é o mais lucrativo, evidenciando oportunidades de otimização no mix de produtos e nas estratégias de precificação.

Também foi observado que o maior volume de vendas ocorre entre 9h e 10h da manhã, permitindo melhor direcionamento operacional e alocação de funcionários.

Google Sheets
Análise exploratória de dados (EDA)
Visualização de dados

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Análise de Dados da Netflix (End-to-End)

Projeto de análise do catálogo da Netflix utilizando Python para tratamento e exploração dos dados (EDA) e Power BI para construção de dashboards interativos.

A análise revelou predominância de filmes em relação a séries, com destaque para gêneros como filmes internacionais, comédia e drama.

Também foi identificada maior incidência de classificação indicativa TV-MA, indicando forte direcionamento para o público adulto.

Os insights podem apoiar decisões estratégicas relacionadas à produção e aquisição de conteúdo.

Python (Pandas, Matplotlib, Seaborn)
Análise exploratória de dados (EDA)
Power BI
Power Query

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Projetos Secundários

Data Cleaning Pipeline (Python)

Pipeline genérica e reutilizável para tratamento, padronização e preparação de dados em Python, projetada para adaptação a diferentes datasets e cenários analíticos.

🧹 Tratamento de valores nulos, inconsistências e duplicidades com foco em qualidade dos dados
🔄 Padronização de categorias, formatos e tipos de dados
⚙️ Criação de variáveis derivadas (feature engineering) para enriquecimento analítico
📦 Estrutura modular e adaptável, permitindo reutilização em múltiplos contextos

Python
Pandas
NumPy

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CRM Sales Analysis

Análise exploratória e estratégica de dados de CRM com foco na identificação de oportunidades comerciais, otimização do funil de vendas e geração de insights orientados a dados para suporte à tomada de decisão.

🔍 Análise do funil de vendas (Won, Lost, Engaging, Prospecting), identificando gargalos e oportunidades de conversão
📈 Geração de insights acionáveis para melhoria da eficiência comercial
💰 Comparação entre receita realizada e potencial, evidenciando gaps e oportunidades de crescimento
📊 Avaliação de desempenho por vendedor e região, destacando variações de performance