Currículo

Auxilio indivíduos e empresas em tarefas que extraem valor dos dados, tais como:

• Análise Exploratória de Dados (EDA).
• Processos de Extração, Transformação e Carregamento (ETL).
• Desenvolvimento de pipelines de dados.
• Automações em Python.
• visualização de dados (utilizando ferramentas como PowerBI, Looker e Quicksight).
• diversas técnicas de aprendizado de máquina incluindo regressões, agrupamentos k-means, redes neurais e aprendizado profundo.

Como gestor de T.I., durante esses anos algumas das minhas realizações incluem:

• Renovação completa do parque de computadores, migrando de dispositivos genéricos para soluções executivas de alto desempenho sem aumentar os custos unitários.
• Reestruturação bem-sucedida das infraestruturas de rede com implementação de equipamentos corporativos para melhorar o desempenho e segurança dos dados.
• Migração para fibra óptica de 1GBps, aumentando a velocidade de conexão em prédios educacionais em 100 vezes.
• Implementação de sistemas de vigilância em diversos prédios municipais com 350+ câmeras de alta qualidade em gravação 24/7.
• Suporte abrangente ao usuário em toda a área de educação e cultura do município.
• Trabalho em curso para implantar a cultura data-driven e um melhor manuseio dos dados, possibilitando o uso de estratégias de Business Intelligence.

As seguintes habilidades foram adquiridas no curso:

• Python Avançado: Programação funcional e orientada à objetos, scripting, web crawling, data wrangling, data viz, etc.
• Extração, Transformação e Carregamento (ETL): Data Mining, preparação e visualização de dados com Pandas, Seaborn e armazenamento com versionamento Git.
• Aprendizado de Máquina: Regressão, classificação, agrupamento e séries temporais.
• SQL: Seleção condicional, ordenação, filtragem, agregação, mesclagem e união.
• Dashboard: Criação de dashboard de dados usando Google Looker Studio.
• AWS: Construção de pipeline de dados usando: S3, Lambda, Cloud/Watch, EC2, EventBridge, API Gateway, etc.
• Big Data (datalake): ETL em nuvem usando PyArrow e Apache Spark em ambiente em nuvem.

As seguintes disciplinas são algumas das matérias estudadas no curso de Engenharia da Computação:

• Estruturas de Dados: Estudo dos algoritmos, estruturas de dados e sua aplicação em problemas computacionais.
• Banco de Dados: Conceitos de modelagem, projeto e implementação de bancos de dados relacionais e não relacionais.
• Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina: Fundamentos de inteligência artificial, incluindo aprendizado de máquina, redes neurais e algoritmos de IA.
• Engenharia de Software: Processos de desenvolvimento de software, metodologias ágeis, testes de software e gerenciamento de Portfolio.
• Sistemas Operacionais: Funcionamento e administração de sistemas operacionais, incluindo processos, gerenciamento de memória e sistemas de arquivos.
• Redes de Computadores: Estudo de protocolos de comunicação, topologias de redes e segurança de redes.
• Sistemas Digitais: Fundamentos de sistemas digitais, incluindo lógica digital, circuitos combinacionais e sequenciais.
• Cálculo Diferencial e Integral: Fundamentos matemáticos essenciais para a engenharia.

⭐ TCC: Nota 9.89 - Sistema de Reconhecimento de Língua de Sinais usando Rede Neural Convolucional.

Ferramentas e linguagens desenvolvidas:

• SQL
• C#
• PHP
• Desenvolvimento desktop e web
• Infraestrutura de rede