BarujaFe
Estudante de Estatística e Ciência de Dados na USP/ICMC. Transformo dados operacionais imperfeitos em análises, métricas e produtos de dados explicáveis, combinando Python, SQL, estatística e engenharia.
USP/ICMC
Estatística e Ciência de Dados
3
DataFlow · OpsLedger · Maestro
🥈
Medalha de Prata · OBT 2024
Três produtos que mostram como transformo problemas operacionais em dados, decisões e fluxos explicáveis.
Do CSV imperfeito ao diagnóstico executivo confiável.
Transforma dados CSV e tabulares sintéticos em diagnóstico de qualidade com sinais ponderados, issues e evidência exploratória para apoiar a análise.
Pedidos, pagamentos e estoque que não batem. Reconciliação com impacto financeiro e próxima ação.
Reconcilia Order e OrderLine com múltiplos pagamentos, refunds e chargebacks, separando a conciliação do pedido da realização de caixa.
Cadernos e planilhas sem visão central. App mobile que organiza a operação pedagógica.
Produto interno para organizar alunos, aulas, presença, avaliações e evolução pedagógica com Supabase e PostgreSQL.
Ato 1 — A dor. Trabalhando com operações e e-commerce na Disk Água Brunetti, eu via decisões sendo tomadas com base em planilhas inconsistentes, formulários sem padrão e conferências manuais que consumiam tempo. O problema não era falta de dados — era dados não confiáveis.
Ato 2 — A resposta técnica. Comecei construindo pequenas automações: scripts para conciliar pedidos, planilhas para organizar estoque, relatórios que sintetizavam o atendimento. Descobri que meu lugar é na camada que antecede a análise — onde o dado bruto vira insumo confiável.
Ato 3 — A ambição acadêmica. Ingressei na USP/ICMC em Estatística e Ciência de Dados para formalizar essa intuição. Hoje, cada projeto combina a responsabilidade operacional que aprendi nos negócios com o rigor estatístico que a universidade me dá.
Método
Problema real antes da interface
Antes de abrir o editor, entendo fluxo, usuário, origem do dado e decisão a ser tomada. No DataFlow, o ponto de partida é tornar problemas de qualidade visíveis antes de qualquer análise.
Dados confiáveis como infraestrutura
Qualidade de dados não é detalhe. Validação, consistência e rastreabilidade vêm antes do dashboard: sem essa base, qualquer decisão vira risco.
Estatística com responsabilidade
Inferência não é botão mágico. No StatLab, uso correção de Bonferroni e cálculo amostral para evitar falsos positivos sob as premissas do teste. No DataFlow, a evidência é exploratória e vem com limites explícitos — não causalidade automática.
Produto, não só código
Cada projeto precisa comunicar valor e ter fluxo claro. O Maestro organiza uma operação pedagógica interna, o que exige pensar em experiência, operação e dados — não só em código.
Experimentos e produtos que complementam a narrativa principal sem competir com ela.
Skills com prova
Cada competência aponta para um projeto onde ela foi aplicada. Não é lista de buzzwords.
| Skill | Onde usei | Prova |
|---|---|---|
| Python / Pandas | DataFlow — profiling, limpeza e validação | Ver DataFlow → |
| SQL / modelagem | OpsLedger — pedidos, pagamentos e reconciliação | Ver OpsLedger → |
| Estatística aplicada | DataFlow + StatLab — inferência e limites | Ver StatLab → |
| Produto operacional | Maestro + LançaEnsaio — fluxos usados internamente | Ver Maestro → |
| Interfaces de dados | Form2Dashboard — ingestão, revisão e dashboard | Ver Form2Dashboard → |
DataFlow — profiling, limpeza e validação
OpsLedger — pedidos, pagamentos e reconciliação
DataFlow + StatLab — inferência e limites
Maestro + LançaEnsaio — fluxos usados internamente
Form2Dashboard — ingestão, revisão e dashboard
Uma trajetória ainda em início, mas já guiada por responsabilidade operacional, colaboração e construção de projetos com densidade real.
Formação principal
Universidade de São Paulo (USP) — ICMC
fev 2025 — dez 2028 (previsto)
Formação interdisciplinar que une estatística, matemática, programação, inferência, ciência de dados, bases de dados, visualização e aplicações em problemas reais. Credencial principal do meu posicionamento profissional.
Experiência complementar
Analista de Operações e E-commerce
Disk Água Brunetti | Jan 2024 — Presente
Participação
Equipe de Financeiro e Infraestrutura
Participação em uma frente que exige organização, contato com parceiros, cotações, coordenação de estrutura e colaboração entre equipes.
Busco estágio em dados, analytics engineering ou produto de dados. Se o problema do time é base suja, métrica sem dono ou fechamento operacional no escuro — vamos conversar.
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