André Matiello
I turn raw data into models a business can trust and act on. Transformo dados brutos em modelos em que o negócio pode confiar e agir.
A modern data portfolio built on real market data — SQL, dbt, Python and BI, with a bit of AI used with judgment, not as a crutch. Um portfólio de dados moderno sobre dados reais de mercado — SQL, dbt, Python e BI, com um pouco de IA usada com critério, não como muleta.
$ dbt build --project-dir ae-01 00:16 1 of 7 OK created sql view stg_market__prices 00:16 3 of 7 OK created sql view int_daily_prices_enriched 00:16 7 of 7 OK created sql table fct_daily_prices Completed successfully Done. PASS=29 WARN=0 ERROR=0 ✓ 7 models · 22 tests · 0 errors · 5,010 rows
Built on real market dataFeitos com dados reais de mercado
Data Analyst at the core, with range across Analytics & Data Engineering. Click any card for the full write-up — context, architecture, challenges and results. Data Analyst no núcleo, com alcance em Analytics & Data Engineering. Clique num card para o detalhamento — contexto, arquitetura, desafios e resultados.
Modern Data Stack ELT
Declarative ingestion with dlt, layered dbt transformation and a dimensional model — DuckDB in dev, portable to Snowflake.Ingestão declarativa com dlt, transformação em camadas no dbt e modelo dimensional — DuckDB no dev, portável para Snowflake.
✓ 7 models · 22 tests · 0 errors · 5,010 rowsInteractive Dashboard + Narrative
Multi-page BI dashboard with cross-filters and a 2-minute narrated demo on real market data.Dashboard BI multi-página com filtros cruzados e um demo narrado de 2 minutos sobre dados reais de mercado.
Customer Churn — Revenue at Risk
Segmentation and revenue-at-risk quantified with SQL window functions and a business-facing dashboard.Segmentação e receita em risco quantificadas com window functions em SQL e um dashboard voltado ao negócio.
Excel Analytics
Excel as a real analytics engine: Power Query ETL, a Power Pivot star schema, DAX measures and what-if scenarios.Excel como motor analítico de verdade: ETL em Power Query, star schema em Power Pivot, medidas DAX e cenários what-if.
A/B Test Analysis
Experimentation done right: hypothesis test, p-value, confidence interval and power analysis behind a clear call.Experimentação bem-feita: teste de hipótese, p-valor, intervalo de confiança e power analysis por trás de uma recomendação clara.
LLM Token Gateway + AI FinOps
A FastAPI proxy over LLM APIs feeding a medallion lakehouse that answers: which team is burning the AI budget?Um proxy FastAPI sobre APIs de LLM alimentando um lakehouse medalhão que responde: qual time está queimando o budget de IA?
The curriculum behind the projectsO currículo por trás dos projetos
The foundations I'm building on — mapped to what the US market actually asks for.As bases sobre as quais estou construindo — mapeadas ao que o mercado dos EUA realmente pede.
SQL for Data Analytics
Querying, joins, CTEs and window functions — the #1 skill in data analyst postings.Consultas, joins, CTEs e window functions — a skill #1 nas vagas de data analyst.
Python for Data Analytics
pandas, APIs and automation for real analytical work.pandas, APIs e automação para trabalho analítico real.
dbt & the Modern Data Stack
Testing, dimensional modeling and CI for analytics engineering.Testes, modelagem dimensional e CI para analytics engineering.
Statistics for Experimentation
Hypothesis testing, confidence intervals and power — the basis for trustworthy A/B analysis.Teste de hipótese, intervalos de confiança e power — a base de uma análise A/B confiável.
Notes from buildingNotas de construção
The decisions behind the projects — and what the data says about this market.As decisões por trás dos projetos — e o que os dados dizem sobre este mercado.
Lessons from Building a Modern Data Stack End-to-End
Grain, idempotency, warehouse portability — and why PASS=29 is not a test count.Grão, idempotência, portabilidade de warehouse — e por que PASS=29 não é contagem de testes.
What the Data Job Market Actually Asks For
Reading 262,000 real job postings instead of opinions — and where to start.Lendo 262 mil vagas reais em vez de opiniões — e por onde começar.
The Analytics Engineer's Toolkit
What each tool in the modern data stack is for — and when you don't need it.Para que serve cada ferramenta da stack moderna — e quando você não precisa dela.
How an Analytics Engineer Works: Method Over Tools
From the business question to a green build — the method that survives a tool migration.Da pergunta de negócio ao build verde — o método que sobrevive a uma troca de ferramenta.