Dados · Análise e engenharia

Quando o número não bate, eu descubro por quê.

Sou Ronald Martins, profissional de dados. Vou da origem do dado até o número que sustenta a decisão.

Vim da análise, e hoje o trabalho não para no painel: modelo a origem e mantenho o caminho que leva o dado até ele. Os projetos abaixo mostram esse percurso.

Ronald Martins, de frente, em ambiente de escritório
Hoje
Analista de dados
Reche Gestão de Frotas
Base
Manaus, AM · UTC−4
Formato
Remoto ou híbrido
Idiomas
Português nativo · Inglês técnico
Dado bruto da operação Indicador em que se decide

Trajetória

O percurso até aqui.

  1. nov 2021 — abr 2023

    Aprendiz

    Reche Gestão de Frotas

    Entrei pelo programa de aprendiz, nas rotinas administrativas da operação. Foi ali que vi de perto o custo de um número que ninguém consegue conferir, e foi o que me levou para dados.

  2. abr 2023 — jan 2024

    Auxiliar de projetos

    Reche Gestão de Frotas

    Apoiei os projetos da área: levantamento de requisito, documentação e acompanhamento de prazo. Foi o período em que entendi que a parte difícil de um projeto raramente é a técnica.

  3. jan 2024 — mar 2025

    Assistente de dados

    Reche Gestão de Frotas

    Assumi os relatórios recorrentes e comecei a tirá-los da planilha. Foi aqui que passei a tratar origem em Power Query e a escrever medida em DAX, em vez de consolidar número à mão.

  4. mar 2025 — hoje

    Analista de dados

    Reche Gestão de Frotas

    Modelo as bases da operação e construo os painéis em que se decide. O trabalho começa antes do painel: entender qual decisão está travada, achar a origem confiável do dado e escrever a regra de negócio junto com quem é dono dela.

Stack

O que eu uso e o que estou aprendendo.

Engenharia de dados

  • SQL
  • Python
  • ETL
  • Modelagem dimensional

Análise e visualização

  • Power BI
  • DAX
  • Power Query
  • Streamlit
  • Plotly

Bases e plataforma

  • SQL Server
  • PostgreSQL
  • DuckDB
  • Microsoft Fabric
  • Git
  • GitHub Actions

Em formação

  • Databricks
  • PySpark
  • Delta Lake
  • Unity Catalog
  • Airflow
  • dbt
  • LLMs
  • RAG
silver.vendas × silver.produtos Spark SQL
SELECT SUM(v.receita) AS receita FROM silver.vendas v Linha trocada: JOIN silver.produtos p Por: LEFT JOIN silver.produtos p ON p.id_produto = v.id_produto;

Resultado

Junção Receita, em R$ Conferência
JOIN 969.837,27 −4.240,01 20 vendas fora
LEFT JOIN 974.077,28 bate com as vendas
Do projeto de e-commerce. O JOIN com o cadastro descarta em silêncio as vendas de produto não cadastrado; o LEFT JOIN mantém a venda e deixa o problema à vista, marcado. Ver o caso

Contato

Vamos conversar.

Sobre uma vaga, sobre a decisão técnica de algum projeto do portfólio ou sobre construir algo parecido com um deles. Quanto mais concreto, melhor a resposta.

Quanto mais concreto o problema, melhor a resposta.

Direto

Respondo em até um dia útil.