I help people transition into Data Science & Analytics, quickly & easily...

> Data Science Infinity: https://www.data-science-infinity.com/

> 60-minute Data Science Career Training Session: https://training.data-science-infinity.com/register

> AWS For Data Science & Analytics: https://bit.ly/aws-data-science-analytics

> 2 hour Python, Data Science & ML Intro Course >> https://youtu.be/OSbUA5Q9Cec

Feedback from students:

"I landed my role at Amazon totally thanks to DSI" - Andrea (DSI Student)
"The best program I've been a part of, hands down" - Christian (DSI Student)
"I've learned more than on any other course" - Erick (DSI Student)
"One of the best purchases towards learning I've ever made!" - Scott (DSI Student)

About Me: 

15 years in Data Science at companies including Amazon & Sony PlayStation where I developed and prototyped Machine Learning based features for the PlayStation 5 - several of which have been patented by Sony. 

I've interviewed & screened hundreds of Data Science candidates, and through this process have learned exactly what can differentiate a standout & successful candidate from the rest. 

I authored "The Essential A.I. & Data Science Handbook for Recruitment"​ 

Throughout my career, I've had the opportunity to mentor fellow Data Scientists; from their entry into the field, to developing their technical & non-technical skill-sets, as well as providing guidance around preparing for, and being successful with promotions and interviews.​

Please do reach out for support & advice - I'll be happy to help!

Andrew Jones

Aspiring Data Scientists. Yes, you do need to learn some math.

There is no getting around that.

It underpins a lot of what we do in the field.

But, don't be scared off by this.

You DO NOT need to spend a year reading dusty textbooks before you're allowed to progress, build things, or land your first role.

Don't let anyone tell you otherwise.

Start with statistical concepts such as distributions, hypothesis tests, the central limit theorem, confidence intervals, and probability. 

They are the foundations.

From there, start introducing more advanced mathematical concepts, such as Linear Algebra

But, do this as you start applying things like ML algorithms.

It's so much more enjoyable learning while you're testing and modifying things and seeing what changes and why.

You've got this!

💼 Most Data Scientists don’t fail interviews because they lack skills… they fail because they miss this.

After years of interviewing hundreds of Data Science candidates,  I’ve noticed the same patterns over and over again.

Here are the 5 biggest mistakes that stop talented people from landing roles (and how to fix them 👇).

If you’re preparing for your next Data Science or Analytics interview, this one’s for you!

Swipe through and make sure you’re not making these!

🚀 Want to fast-track your career and land your first (or next) data role in 4–6 months?

Join my free Data Science Career Webinar where I’ll show you exactly what skills, projects, and strategy hiring managers are looking for:
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5 most common mistakes

Clube FII

🔥 Análise automatizada de carteiras de ativos e investimentos, integrando dados atuais do mercado com históricos, usando IA generativa (LLMs) e bancos de dados relacionais (PostgreSQL, SQL Server).

📊 Desenvolvi pipelines de dados com LLM, permitindo análises comparativas entre ativos e avaliação de impactos de comunicados e dados do mercado nas carteiras dos investidores.

📉 Reduzi o tempo de leitura e interpretação de comunicados em 80% com sistemas de resumos automáticos baseados LLM.

🤖 Criei agentes IA para geração de relatórios financeiros utilizando engenharia de prompt avançada.

🌐 Integrei IA com o front-end (React.js) e APIs RESTful, garantindo comunicação fluida entre módulos.

⚡ Otimizei views SQL e consultas complexas, acelerando relatórios em até 85% e evitando custos com upgrades de infraestrutura.

🚀 Automatizei webcrawlers para extração contínua de dados do Fnet, Banco Central e sites financeiros, com orquestração via Azure Pipelines e armazenamento em AWS S3 e Banco de dados.

🔄 Implementei CI/CD para garantir entregas ágeis e seguras.

🗓️ Colaborei com POs e participei ativamente de dailies, refinamentos e plannings, assegurando entregas alinhadas às metas de produto

📈 Atuação próxima ao PO e demais stakeholders para traduzir necessidades de negócio em soluções robustas

Tech stack: Python (FastAPI, Flask, Pandas, NumPy) • React.js • APIs RESTful & GraphQL • Azure, AWS, Docker • CI/CD (GitHub Actions, Azure DevOps) • Hugging Face • LangChain, LangGraph, RAG, vector DBs.

Especialista em IA

- Gereis insights de clientes e oportunidades de negócio aplicando ciência de dados, estatística e inteligência de mercado.

- Apliquei machine learning, deep learning e data mining para análises preditivas e segmentações.

- Implementei pipelines de deploy com Azure Functions, entregando soluções escaláveis.

- Executei web scraping com Scrapy, modelagem de dados e consultas SQL otimizadas.

- Atuei com arquitetura limpa, SOLID e testes unitários, garantindo qualidade contínua.

Data Scientist

- Desenvolvi páginas de dados financeiros e painéis interativos com VB.NET, JavaScript, HTML e CSS.

- Realizei ingestão de dados via APIs JSON e manipulação eficiente com SQL Server, processando ~400 itens em apenas 3 segundos.

- Modelei lógica de extração, transformação e carga (ETL) com alto desempenho.

- Atuei no onboarding técnico de desenvolvedores iniciantes, com mentoria em lógica de programação, Git, boas práticas, resolução de bugs e soft skills.

Software Engineer

self-contained

Civil Engineer

Construtora Nobe

Trainee

Seu Software

Engenheiro de software

Data Science

Especialista em Inteligência Artificial e Automação, com expertise em construir agentes inteligentes, pipelines de dados e integrações corporativas usando LLMs como ChatGPT, Gemini, LLaMA e frameworks como LangChain, LangGraph e Hugging Face.

Minha missão é transformar fluxos de trabalho complexos em automações inteligentes com RAG pipelines, embeddings e vector databases (Pinecone, Weaviate, FAISS).

💻 Tech stack:
Python (Flask, FastAPI, Pandas, NumPy) • SQL (PostgreSQL, SQL Server) • APIs RESTful & GraphQL • Front-end (React.js, JavaScript, TypeScript, HTML5, CSS3) • Azure, AWS, Docker, GitHub Actions, Azure DevOps (CI/CD) • LLMs (ChatGPT, Gemini, LLaMA) • Hugging Face, LangChain, LangGraph, RAG pipelines, embeddings, vector databases (Pinecone, Weaviate, FAISS)

🚀 Projetos recentes com LLM:
🔹 Análise automatizada de carteiras de ativos e investimentos combinando dados atuais do mercado, séries históricas e ativos existentes para gerar insights estratégicos.
🔹 Modelagem de impacto de comunicados oficiais (CVM, B3, Fnet, Banco Central) sobre carteiras, identificando padrões e tendências.
🔹 Construção de comparativos dinâmicos entre ativos, integrando dados históricos e tempo real em bancos de dados SQL Server e PostgreSQL.
🔹 Desenvolvimento de pipelines de dados para análises contextuais ricas e geração de relatórios em linguagem natural.
🔹 Criação de agentes IA para geração de conteúdo, assistentes virtuais e análises preditivas, entregando soluções escaláveis e auditáveis com supervisão humana.


🎯 Objetivo: desenvolver soluções inteligentes que transformam dados complexos em decisões estratégicas, com ética, performance e visão de longo prazo.

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