Cientista de Dados na Neurotech, desenvolvendo soluções de IA e processamento de big data para o mercado de saúde. Mestrando em Ciência da Computação (CIn-UFPE) na área de Machine Learning para Saúde usando modelos de Neurônios Quânticos.
Cientista de Dados na Neurotech, desenvolvendo soluções de IA e processamento de big data para o mercado de saúde. Mestrando em Ciência da Computação (CIn-UFPE) na área de Machine Learning para Saúde usando modelos de Neurônios Quânticos.
Centro de Informática UFPE
Dissertação de Mestrado propondo modelo de neurônio quântico capaz de armazenar pesos reais e comparação com outros modelos que exploram a propriedade quântica de superposição. Proposição de técnicas de pré-processamento com base em números hipercomplexos para ganho de informação. Testamos a performance dos modelos nos seguintes problemas: simular o operador XOR, resolver um problema não linear genérico e previsão de diabetes em pacientes. Os resultados indicam que um único modelo de neurônio quântico tem boa capacidade de generalização, demonstrando potencial para uso em aplicações para o setor de saúde em um futuro próximo. Um artigo foi publicado na revista científica Neural Networks. Outro artigo foi submetido à IEEE Symposium Series on Computational Intelligence 2021.
Neurotech
Cientista de Dados contratado da Neurotech para desenvolvimento de soluções de IA para o mercado de saúde. Processamento de Big Data em infraestrutura cloud AWS e GCP. Desenvolvimento de modelos de aprendizagem de máquina para previsão de condições de saúde e assistência preventiva.
Prefeitura do Recife
Consultoria para desenvolver relatório com informações sobre a condição de vida dos jovens na cidade do Recife. Coleta e processamento de dados e produção de gráficos e mapas, usando R, Python e Spark.
World Vision
Modelos de machine learning para analisar o efeito de características socioeconômicas sobre a percepção de segurança de crianças e adolescentes. Tratamento de big data com Spark. Visualização de dados interativa. Produção de relatórios automatizados com R e Python. Um dos relatórios foi citado na Revista Veja.
Governo de São Paulo/IPESPE
Consultoria de tratamento e análise de dados de saneamento gerando relatório para o governo de São Paulo. Web-scrapping e mineração de texto do discurso de governadores ao longo do tempo com Python. Visualização de dados em R com ggplot2.
Universidade Federal de Pernambuco
Tese de Conclusão de Curso no Departamento de Ciência Política da UFPE. Guia metodológico e prático de como executar técnicas de mineração de texto e análise de redes com base na análise de conteúdo. Aplicado a documentos de registro das reuniões do conselho gestor da unidade de conservação ambiental APA Costa dos Corais.