O projeto tem por objetivo compreender e modelar o comportamento dos usuários em interfaces digitais, utilizando técnicas como simulação de Monte Carlo e testes A/B para prever e analisar diferentes cenários de uso. Isso inclui o desenvolvimento de habilidades em programação, simulação, e análise estatística para aprimorar a experiência do cliente em websites e apps.
EXEMPLOS DE APLICAÇÃO:
- Otimização de E-commerce: Utilizando simulação de Monte Carlo e testes A/B para analisar o comportamento dos usuários em uma plataforma de e-commerce, identificando padrões que influenciam a decisão de compra
- Otimização da Captação de Leads em Plataformas Digitais: Implementar técnicas avançadas de análise comportamental para entender e otimizar a jornada do usuário em plataformas digitais com o objetivo de maximizar a captação de leads.
RECURSOS DE INFRAESTRUTURA OBRIGATÓRIOS:
- Algoritmo desenvolvido na linguagem Python;
- Linguagens HTML e CSS para front-end;
- Banco de Dados PostgreSQL;
- Ambiente de execução back-end: Node.js;
- Sistema de controle de versão e documentação do projeto: Github;
- Plataforma de deploy (publicação da aplicação): CodeSandbox ou similar;
- Ambiente de prototipação: Figma ou similar
- Ambiente de comunicação: Slack
- Ambiente de armazenamento de arquivos diversos: Google Drive (Interno Inteli)
