Ednilton Souza

Ednilton Souza

Eu Sou Ednilton Souza

Análise / Engenheiro de Dados

RESUMO PROFISSIONAL

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Sobre Mim

Atuo há sete anos na área de análise de dados, com foco na integração, transformação e modelagem de dados para apoiar decisões estratégicas. Atualmente, estou me especializando em Ciência de Dados e Big Data Analytics pela Faculdade Estácio, aprimorando ainda mais minha capacidade de lidar com grandes volumes de dados e arquiteturas analíticas.

Minha expertise está no tratamento e integração de dados, utilizando ferramentas de ETL como Pentaho (PDI), Talend, SSIS e KNIME para estruturar e otimizar pipelines de dados. Possuo conhecimento sólido em SQL Server, Oracle, PostgreSQL e MongoDB, além de experiência em computação em nuvem, trabalhando com AWS (S3, Redshift, Athena, EC2) e GCP.

Minha stack técnica inclui Python e JavaScript, aplicados em automação de processos e manipulação de dados, além de experiência com Airflow, Rundeck e Jenkins para orquestração de workflows. Meu trabalho é versionado e documentado no Azure DevOps e Git, garantindo rastreabilidade e colaboração eficiente.

Utilizo ferramentas de visualização e análise de dados, como Power BI, Qlik (Sense/View), MetaBase, Excel e Data Studio (Google), principalmente para validação e comunicação de insights de maneira objetiva.

Sigo metodologias ágeis, como Scrum e Kanban, e aplico as melhores práticas de ITIL para garantir entregas organizadas e de alto impacto. Estou sempre em busca de aprimorar minhas habilidades e explorar novas tecnologias para otimizar a qualidade e eficiência das entregas.

RESUMO PROFISSIONAL

Minhas Habilidades

Comportamental
( Soft Skills )

  • Gerenciar problemas;
  • Lidar com pessoas;
  • Boa comunicação;
  • Amo Feedback; 
  • Muito Criativo; 
  • Pensamento Critico;
  • Facilidade de Aprendizado;
  • Prover soluções;
  • Dinâmico.
  • Pensamento Analístico e Inovador

Conhecimentos Técnicos
( Hard Skills )

Cloud Computing

AWS (Buckets, Athena, RDS, EC2, DMS e Glue)
Intermediário 62%
GCP - Google Cloud Platform
Básico 38%

Banco de Dados (Consultas / Transact-SQL) e NoSQL

SQL SERVER
Avançado 89%
Oracle
Intermediário 60%
PostgreSQL
Intermediário 60%
RedShift
Intermediário 60%
NoSQL = MongoDB
Intermediário 56%

Linguagens de Programação

JavaScript
Básico 45%
Python
Básico 43%

Ferramentas de Visualização de Dados

Qlik(view / Sense)
Intermediário 81%
Pentaho Ctools
Intermediário 61%
Microsoft Power Bi (+DAX)
Intermediário 54%
Metabase
Básico 43%
Google Data Studio
Básico 44%

Ferramentas de ETL

Microsoft SSIS (SQL Server Integration Services)
Intermediário 62%
Pentaho PDI (Pentaho Data Integration)
Avançado 90%

Ferramentas de Gerenciamento

Jenkins
Básico 48%
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Meus Artigos

Algumas postagens são um reflexo das dificuldades com as quais consegui ajudar colegas de equipe ou a comunidade de usuários de uma ferramenta específica. Também aproveitei a ocasião para listar alguns dos métodos de trabalho colaborativo que já utilizei no processamento de dados.
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Breve Apresentação

  Olá, Fiz este breve vídeo para aproximar tanto quem lê o material do portfólio quanto quem tem curiosidade de saber como eu atuo. Espero

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Experiência Anterior

Engenharia de dados

Talend Group

2022-2022

▪ Uso da ferramenta Pentaho Data Integration (Extração, Tratamento, Carga de Dados);
▪ Uso dos Recursos da da Amazon Web Services (AWS) - ⟨ S3 Bucket / RedShift ⟩ ;
▪ Elaboração de consultas T-SQL (Transact-SQL) nos bancos SQL Server / Postgresql ;
▪ Levantamento de Requisitos junto a área de negócio;
▪ Suporte durante a homologação das informações;
▪ Utilização do PowerBI na validação dos dados junto a área de negócio;
▪ Metologia Kanban usando o sistema Jira na gestão do projeto;
▪ Uso da Linguagem Python para melhorar a velocidade no tratamento dos dados;
▪ Uso da linguagem JavaScript junto ao Pentaho para customizar transformações de dados;
▪ Elaboração da documentação usando a sintaxe usada para padronizar markdown na Wiki do AzureDevops;
▪ Versionamento dos projetos usando repositório AzureDevops;

Analista de BI (Business Intelligence)

G4F Soluções Corporativas

2019 - 2021

                            𝐒𝐞𝐜𝐫𝐞𝐭𝐚𝐫𝐢𝐚 𝐄𝐬𝐭𝐚𝐝𝐮𝐚𝐥 𝐝𝐞 𝐒𝐚𝐮𝐝𝐞 𝐝𝐞 𝐏𝐞𝐫𝐧𝐚𝐦𝐛𝐮𝐜𝐨

▪ Consultas Transact-SQL nas bases: - SQL Server / PostgresQL / Oracle
▪ Ferramenta de Visualização de dados Qlik (Qlik View / Qlik Sense);
▪ Pentaho Schema Workbench na Modelagem de Dados OLAP;
▪ Uso da linguagem MDX na elaboração dos Cubos de Dados;
▪ Desenvolvimento das análises pela ferramenta Saiku Analytics;
▪ Desenvolvimento da interface de Dashboard pelo Pentaho Server;
▪ Desenvolvimento de relatórios personalizados Pentaho Report Designer;
▪ Desenho dos modelos dimensionais dos Data Mart's usando MySQL Workbench;
▪ Documentação dos projetos pela Wiki do Redmine;
▪ Acompanhamento dos projetos e atividades pela Ferramenta Redmine;
▪ Levantamento de Requisitos junto a área de Negócio:
▪ Metodologia Ágil com Scrum:

Analista de gestão de serviços

G4F Soluções Corporativa

2018 - 2019

                            𝐒𝐞𝐜𝐫𝐞𝐭𝐚𝐫𝐢𝐚 𝐝𝐞 𝐄𝐝𝐮𝐜𝐚𝐜𝐚𝐨 𝐝𝐞 𝐏𝐞𝐫𝐧𝐚𝐦𝐛𝐮𝐜𝐨.

▪ Gerenciamento dos serviços de TI;
▪ Aplicando em conjunto com outras áreas as boas práticas ITIL ;
▪ Monitoramento do cumprimento de SLAs;
▪ Análise e criação de KPIs, dashboards utilizando a ferramenta QlikSense para desenvolvimento dos gráficos e informações gerenciais;
▪ Acompanhar a execução das ordens de serviço;
▪ Definir os acordos de nível de serviço com o cliente;
▪ Metodologia Ágil com Scrum;

Analista de BI (Business Intelligence)

Certeza Consultoria

2017 - 2018

▪ Analisar resultados;
▪ Criar relatórios para acompanhamento usando a ferramenta Qlik Sense / PoweBI;
▪ Mensurar e gerir KPIs com referência em comportamentos históricos e que possam auxiliar todo o time na tomada de decisões;
▪ Carga de dados com (ETL) através de diferentes fontes de dados usando a ferramenta Microsoft SSIS (SQL Server Integration Services);

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O meu objetivo é trazer a vicência em análise de dados, contribuindo nas boas práticas no tratamento de dados, seja na modelagem de dados, Utilização de ferramentas de ETL(Extração, Tratamento e Carga de dados) e montando um DataLaker a um DW(Data Warehouse), o que gera qualidade na visualização dos dados, gerando diversos indicadores, agregando qualidades que beneficiem o negócio final, que investe continuamente em produção e entrega de maior qualidade e que estimule uma maior colaboração entre todos os departamentos corporativos.

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