Nelson Carvalho

J'accompagne PME, scale-ups et directions métier dans la mise en place ou la consolidation de leur stack data, de l'extraction automatisée au pilotage par la décision. Stack & expertises : Python · APIs · DBT · BigQuery · GCP (Cloud Functions, Cloud Composer) · MySQL · Looker Studio · Power BI Missions & réalisations clés : ▸ Création d'une infrastructure data complète, de la collecte des données brutes jusqu'aux dashboards de décision. (mission en cours, 1 an+) Conception et déploiement de pipelines d'extraction via Python et APIs, modélisation DBT, automatisation end-to-end. Construction de dashboards de pilotage à destination de la Direction, du Contrôle de Gestion et du pilotage opérationnel, passage d'un reporting manuel sur Excel à une infrastructure automatisée et fiable. ▸ Outil décisionnel Power BI : Pôle RSE Essendi Création et amélioration continue d'un outil d'aide à la décision pour le suivi des indicateurs extra-financiers et le pilotage RSE. ▸ Migration MySQL → BigQuery en mode incrémental Conception de pipelines orchestrés via Google Cloud Functions, ingestion quotidienne incrémentale → −30% de coûts de traitement et performances globales améliorées. ▸ Modélisation DBT & data warehouses Mise en place de DWH robustes pour centraliser, fiabiliser et documenter les données métier. Tests de qualité, documentation, structuration en couches (staging / intermediate / marts). ▸ Audit & qualité de données Cartographie des sources, détection d'anomalies critiques, sécurisation des analyses en amont des décisions stratégiques. ▸ Restitution & culture data Dashboards interactifs (Looker Studio, Power BI) et accompagnement des équipes opérationnelles vers des cas d'usage actionnables.

Formation de 400+ étudiants aux fondamentaux de la data : SQL, Python, DBT, data visualisation (Power BI, BigQuery). Accompagnement quotidien, vulgarisation des concepts clés et résolution de bugs en direct.

Data collection and data quality checking

Establishment and growth of a diverse client portfolio with over 20 loyal clients.

Objective The company aims to democratize sustainable and responsible fashion for everyone. Key skills: Running a crowdfunding campaign: Achieved a success rate of 180%. Commercial data analysis: Understanding market trends and consumer behavior to optimize stocks. Marketing data management: Gathering and analyzing marketing data to optimize advertising and email campaigns. Targeted email campaigns: Design and implementation of strategic email campaigns based on data analysis (average open rate <30% and click-through rate <10%). Notable successes: Data-driven decision-making: Contributed to strategic choices guided by analyses, stimulating sustainable business growth. Consistent business growth, with turnover increasing by 20% annually.