Nicolas Bandeira dos Santos
Sou formado em Geofísica pela Universidade de São Paulo (USP) em 2019 e atualmente curso licenciatura em Matemática na Universidade Virtual do Estado de São Paulo (Univesp), com previsão de conclusão em 2026. Também estou realizando meu mestrado no Instituto de Astronomia, Geofísica e Ciências Atmosféricas (IAG-USP), com foco em sismologia e ênfase na aplicação de machine learning, previsto para ser concluído em 2026. Durante a graduação, desenvolvi iniciação científica na área de IRM (Isothermal Remanent Magnetization), utilizando algoritmos genéticos para análise e modelagem de dados. Tenho interesse em pesquisa multidisciplinar envolvendo geofísica, aprendizado de máquina e educação científica.
Informações coletadas do Lattes em 29/07/2025
Acadêmico
Formação acadêmica
Mestrado em andamento em Geofísica
2024 - Atual
Universidade de São Paulo
Dr(a). George Sand Leão Araújo de França.Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Graduação em andamento em Licenciatura em Matemática
2023 - Atual
Graduação em Geofisica
2015 - 2018
Universidade de São Paulo
Título: Ajuste de curvas CLG de IRM utilizando o algoritmo genético
Orientador: Andréa Teixeira Ustra
Graduação interrompida em 2014 em Física
2011 - Atual
Universidade de São Paulo
Ano de interrupção: 2014
Idiomas
Inglês
Compreende Pouco, Fala Pouco, Lê Pouco, Escreve Pouco.
Espanhol
Compreende Razoavelmente, Fala Pouco, Lê Razoavelmente, Escreve Razoavelmente.
Áreas de atuação
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Física.
Projetos de pesquisa
-
2016 - 2017
Ajuste de curvas CLG de IRM utilizando o algoritmo genético, Descrição: Materiais naturais normalmente contém um número de subpopulações de minerais magnéticos de diferentes origens, que refletem múltiplos processos ambientais. Tais conjuntos de misturas que compõem os minerais magnéticos podem ser quantificados em termos seus componentes, que podem fornecer informações significativas relacionadas ao ambiente no qual esses materiais foram formados. Uma técnica usada para discriminar componentes magnéticos dos materiais é através de curvas de aquisição de magnetização remanente isotermal (Isothermal Remanent Magnetization ? IRM), que podem ser interpretadas como resultantes de contribuições distintas de diferentes componentes, cada um podendo ser descritos por distribuições gaussianas acumulativas (Cummulative Log-Gaussian ? CLG). Cada curva de aquisição fornece um conjunto de parâmetros fundamentais que dão forma as curvas CLG. A comparação individual das curvas teóricas de cada componente e a curva total permite estimar a contribuição de cada componente a magnetização total. Nesse projeto de iniciação científica, o algoritmo de busca genética (Genétic Algorithm ? GA) foi utilizado como método de otimização das soluções que ajustam os conjuntos de dados de aquisição IRM, para diferentes conjuntos de componentes.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Nicolas Bandeira dos Santos - Integrante / Andréa Teixeira Ustra - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
Histórico profissional
Experiência profissional
2024 - 2025
alt.bankVínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Business Intelligence Analyst, Carga horária: 44, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações:
Com expertise em análise de dados e performance, monitorando métricas chave como "New Principal Invoiced" e "Voluntary Churn" para otimizar a performance de produtos de crédito e identificar oportunidades de crescimento. Responsável pela gestão e desenvolvimento de KPIs estratégicos de crédito, alinhados aos objetivos da empresa e focados na experiência do cliente. Atuando na migração de dados de MySQL para Databricks, utilizando Python e SQL Server para otimizar e agilizar as análises. Desenvolve dashboards dinâmicos e relatórios executivos no Power BI, fornecendo informações em tempo real para a liderança e áreas parceiras. Também participa ativamente da pesquisa e desenvolvimento de novas métricas para melhorar a adesão e utilização do cartão de crédito, impactando na retenção e aumento de receita. É responsável pela criação de CCBs personalizados para maximizar a retenção e engajamento dos clientes e pela coordenação de projetos de BI, visando a automação e otimização de processos para suportar o crescimento da empresa. Utiliza ferramentas como Databricks, Python, SQL Server e Power BI e mantém comunicação clara com equipes internas para promover ações colaborativas, impulsionando o crescimento no setor de cartões de crédito.
2023 - 2024
Alloha FibraVínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Coordenador de Business Analytics, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações:
Com ampla experiência na criação e estruturação de bancos de dados, com ênfase no desenvolvimento de soluções para ferramentas de Billing e no gerenciamento de projetos de integração de migrações de legados. Especialista na implementação de processos e políticas de utilização de bancos de dados em conformidade com a LGPD, assegurando a segurança e privacidade dos dados. Possui forte habilidade na documentação e elaboração de dicionários de dados, além de fornecer feedback técnico para analistas, promovendo a eficiência, integração e colaboração entre equipes. Com competências em Python, Microsoft SQL Server, Banco de Dados, DW, Microsoft Power BI e outras tecnologias, é reconhecido por sua liderança em projetos, resolução de problemas complexos e gestão de equipes multidisciplinares em ambientes tecnológicos.
2022 - 2023
Banco Panamericano SAVínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Analista de Dados, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações:
Análise e Automação de Dados: Experiência no uso de ferramentas como Python, SQL Server, Tableau e AWS para análise de Big Data, automação de processos, ETL e criação de dashboards dinâmicos. Condução de estudos estratégicos, mensuração de resultados e aprimoramento de processos analíticos e financeiros.Modelagem e Otimização: Expertise em modelagem estatística com R, manipulação de dados com SQL Server e migração de processos para a nuvem AWS. Desenvolvimento de soluções analíticas e visualizações em Tableau para monitoramento de produtos e suporte à tomada de decisão estratégica.
2018 - 2021
Banco SafraVínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Analista de Dados, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações:
Análise Financeira e Automação: Atuação em fechamento de números de perdas, provisões e lucros por operação, utilizando ferramentas como Python, SAS, SQL Server e Power BI. Experiência em automação e migração de processos, elaboração de relatórios de indicadores-chave (KPIs) e análise de dados financeiros para suporte a decisões executivas.Estruturação e Visualização de Dados: Expertise em manipulação e estruturação de dados com SQL Server, criação de dashboards no Power BI e análise estatística com SAS. Habilidade em transformar dados em insights estratégicos, auxiliando no planejamento e execução de iniciativas organizacionais.Preparação e Gestão de Dados: Experiência na preparação de bases de dados para dashboards e automação de processos de extração de dados. Forte capacidade de resolver problemas, trabalhar em equipe e aplicar planejamento estratégico para otimização de operações.
Criando um monitoramento
Nossos robôs irão buscar nos nossos bancos de dados todos os processos de Nicolas Bandeira dos Santos e sempre que o nome aparecer em publicações dos Diários Oficiais, avisaremos por e-mail e pelo painel do usuário
Criando um monitoramento
Nossos robôs irão buscar nos nossos bancos de dados todas as movimentações desse processo e sempre que o processo aparecer em publicações dos Diários Oficiais e nos Tribunais, avisaremos por e-mail e pelo painel do usuário
Confirma a exclusão?