Modelo preditivo para identificar clientes com risco de cancelamento. Pipeline completo de ciência de dados: limpeza, análise exploratória, modelagem e avaliação. Testei algoritmos como Logistic Regression, Random Forest e XGBoost. Acurácia final acima de 85%. Tecnologias: Python, Pandas, Scikit-Learn, Seaborn, XGBoost.
Análise de dados do mercado de trabalho utilizando R para explorar evolução do emprego formal por setor e região. Incluiu tratamento de dados, análise estatística e criação de gráficos dinâmicos. Projeto desenvolvido com foco em tendências e saldo de empregos. Tecnologias: R, tidyverse, ggplot2, dplyr.
Você atingiu o limite de visualização de 10 perfis de freelancer por 24 horas.
Procurando por mais freelancers? Publique um projeto sem compromisso ou inscreva-se em uma conta recruiter.