JOÃO VICTORDADOS / BI / IA

JOÃO VICTOR AZEVEDO PORTO

Dados que
viram direção.

Análise de Dados / BI / Inteligência Artificial

Da primeira pergunta à evidência que faz sentido. Investigo dados e construo dashboards, análises e agentes de IA para aproximar informação e decisão.

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João Pessoa, Paraíba, Brasil Ciência da Computação

EXPLORADOR DE CONEXÕES

ANALISIA / INTELIGÊNCIA APLICADA

Perguntas em português. SQL, tabelas e gráficos para conferir a resposta.

Conhecer o projeto
CURIOSIDADE + CRITÉRIO + CÓDIGOContinue explorando
NA PRÁTICA

Python ✳ SQL ✳ Power BI ✳ DuckDB ✳ Pydantic AI ✳ Java

01 / TRABALHOS SELECIONADOS

Menos abstração.
Mais projeto.

O problema, as escolhas e a entrega.
Entre nos estudos e acompanhe o raciocínio.

EM FOCO / INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

AnalisIA

Uma pergunta.
Uma análise que você pode conferir.

Um agente que conecta linguagem natural a dados: importa bases, entende o contexto e entrega SQL, tabela e gráfico como evidência.

  • Python
  • Pydantic AI
  • DuckDB
  • Streamlit
  • MCP
Abrir AnalisIA Ler estudo de caso →
Projeto em evolução · revisão de 10/11/2026
ANATOMIA DE UMA ANÁLISE01 → 04

Explore cada etapa do projeto

01 / A PERGUNTA É O PONTO DE PARTIDA

O visitante pergunta em português e pode continuar a análise com contexto limitado à sessão. Cada nova resposta precisa apresentar sua própria evidência.

CSV / ParquetStreamlit / CLI / MCP
Dados e BI01 /

Olist

Vendas, entregas e satisfação em uma análise que conecta a qualidade dos dados à consistência dos indicadores.

  • Python
  • SQL
  • Power BI
  • DAX
Explorar projeto

Análises, visualizações e software. Partes do mesmo caminho.

Mais no GitHub

02 / QUEM ESTÁ POR TRÁS

Curioso por natureza.
Analítico por escolha.

João Victor Azevedo PortoJoão Pessoa, Paraíba, BrasilCiência da Computação · UNIESP

Gosto de entender o que está por trás de um número — e de construir o caminho para chegar até ele.

Sou estudante de Ciência da Computação e monitor de Banco de Dados na UNIESP. Busco estágio em Análise de Dados e BI, conectando minha experiência em projetos de Python, SQL e Power BI ao desenvolvimento de software e à inteligência artificial.

No Olist, isso aparece no cuidado para não inflar indicadores ao combinar tabelas. No Brasileirão, na investigação das exceções. Na AnalisIA, na busca por respostas que tragam evidências junto da interpretação.

É esse olhar que conecta meus projetos: investigar primeiro, construir com critério e comunicar com clareza.

Mais sobre minha trajetória

EXPERIÊNCIA ACADÊMICA

Monitor de Banco de Dados

UNIESP · Desde fev/2026

Oriento estudantes em exercícios de SQL e fundamentos de banco de dados, esclarecendo conceitos e apoiando a resolução de problemas.

INICIATIVA EMPREENDEDORA

Idea Flow · Soluções com IA

Projeto empreendedor · Desde jul/2026

Utilizo ferramentas de inteligência artificial para pesquisa, ideação de soluções e apoio à produtividade.

03 / ROADMAP INTERATIVO

Meu caminho entre dados
e possibilidades.

Escolha uma etapa e veja como ela
se conecta aos projetos que construo.

DADOS → SOFTWARE → INTELIGÊNCIAEtapa 1 de 5 · Explorar

01 / DADOS & DOMÍNIO

A investigação vem
antes da conclusão.

Uma diferença nos dados pode ser o começo de uma boa análise. Examino a base, testo regras e procuro o contexto antes de decidir o que transformar.

NO PROJETO

No Brasileirão, onze divergências de pontuação viraram uma investigação sobre as exceções da base.

  • Python
  • Pandas
  • NumPy
Explorar Brasileirão, 2003–2024
Gráfico original do notebook comparando pontuação registrada e cálculo teórico por vitórias e empates em onze registros divergentes.

Gráfico original do notebook · Brasileirão 2003–2024

02 / SQL & INDICADORES

Cada indicador precisa
de uma base consistente.

Defino o que cada linha representa, agrego antes de combinar tabelas e explicito as regras de elegibilidade. É aqui que os números ganham consistência.

NO PROJETO

No Olist, itens e pagamentos são consolidados por pedido antes das junções, evitando totais inflados.

  • SQL
  • PostgreSQL
  • Python
Explorar Olist
TABELA DE ORIGEMItens do pedidoagrupar por pedido ↓TABELA DE ORIGEMPagamentosagrupar por pedido ↓
BASE ANALÍTICA1 pedido = 1 linha

Granularidade preservada.
Indicadores com regras explícitas.

Esquema conceitual da modelagem · Olist

03 / BUSINESS INTELLIGENCE

Uma análise ganha força
quando pode ser explorada.

Organizo indicadores e recortes para a leitura ter um caminho: visão geral, comparação e detalhe. A visualização conecta a pergunta à descoberta.

NO PROJETO

Na Análise Comercial, o relatório permite explorar canais, categorias, períodos e regiões com dados fictícios.

  • Power BI
  • Power Query
Explorar Análise Comercial
Captura do relatório com dados fictícios: cartões de faturamento, itens, pedidos e ticket médio; filtros por canal e ano; gráficos por categoria, mês e região.

Relatório original · dados fictícios para estudo

04 / SOFTWARE & ESTRUTURA

O raciocínio também
vira software.

Controllers, regras, validação e persistência organizam uma solução. Desenvolver APIs complementa meu trabalho com os dados que uma aplicação produz e consulta.

NO PROJETO

A Financial Control API separa DTOs, serviços e entidades, com consultas paginadas e tratamento de erros.

  • Java
  • Spring Boot
  • JPA
  • MySQL
Explorar Financial Control API
FINANCIAL CONTROL API
GET/lancamentos↗
  • 01Controller REST
  • 02Serviço & validação
  • 03Persistência JPA / MySQL

PAGINAÇÃO · DTOs · TRATAMENTO DE ERROS

Representação do contrato · API de estudo

05 / INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Perguntas em português.
Evidências para conferir.

Conecto linguagem natural e dados sem esconder o caminho da resposta. O agente consulta a base e apresenta SQL, tabela e gráfico junto da interpretação.

NO PROJETO

A AnalisIA reúne importação CSV/Parquet, conversa com contexto e acesso por Streamlit, CLI e MCP.

  • Pydantic AI
  • DuckDB
  • Streamlit
  • MCP
Explorar AnalisIA — análise com evidência
ANALISIA / DA PERGUNTA À EVIDÊNCIA
“O que os dados permitem concluir?”
ContextoSQL validadoDuckDB
SQLTabelaGráfico

Uma resposta com evidências
que podem ser examinadas.

Fluxo conceitual da AnalisIA · aplicativo independente

As ferramentas de cada etapa
01

Investigar

Python · Pandas · NumPy

Exploro a base, verifico relações e investigo exceções antes de transformar os dados.

Ver investigação no Brasileirão
02

Modelar

SQL · PostgreSQL · DuckDB

Defino granularidade, agregações e regras para os indicadores representarem a pergunta certa.

Ver modelagem no Olist
03

Comunicar

Power BI · Power Query · DAX

Organizo visões, comparações e recortes para tornar a análise explorável.

Ver relatório comercial
04

Construir

Pydantic AI · Streamlit · Java · Spring

Conecto análise e software: de APIs a agentes com evidências que podem ser conferidas.

Ver arquitetura da AnalisIA
EM FORMAÇÃO

Ciência da Computação Uniesp Centro Universitário · Cursando5º período · Conclusão prevista em 2028

Inglês técnico · nível intermediário

04 / A PRÓXIMA CONEXÃO

PB, BRASIL ↗

Boas perguntas
merecem uma
conversa.

Busco estágio em Análise de Dados e BI.
Vamos conversar sobre oportunidades e projetos.

CURRÍCULO EM PDFBaixar currículojoaov.datascience@gmail.comE-mailTRAJETÓRIA E OPORTUNIDADESLinkedInCÓDIGO, ESTUDOS E EXPERIMENTOSGitHubVAMOS CONVERSAR · (83) 99601-1134WhatsApp