Bem-vindo ao meu portfólio! Ele está passando por uma atualização, mas em breve estará completamente organizado.
Profissional de TI com +15 anos de experiência em ambientes críticos, suporte especializado e gestão de ambientes corporativos. Atualmente, uno essa experiência prática a uma sólida formação acadêmica em Dados e Inteligência Artificial pela UFES, MBA em Big Data e Inteligência Competitiva e Pós-graduação em Ciência de Dados. Possuo forte domínio em Python, SQL, Power BI e Cloud (AWS), com foco no desenvolvimento de soluções inteligentes, automação, análise de dados e otimização de processos.
Programação e Dados: Python (Pandas, NumPy, Scikit-Learn, PyTorch, Keras, FastAPI) e R (Tidyverse, ggplot2, dplyr, tidyr, lubridate).
Machine Learning: Classificação, Regressão, Séries Temporais e Clusterização (K-Means/PCA), análise preditiva, avaliação de risco e processamento de dados.
IA & GenAI: LLMs, Hugging Face, LangChain, RAG, Prompt Engineering e desenvolvimento de agentes inteligentes, aplicados a soluções de negócio.
Visão Computacional & Deep Learning: Processamento de imagens, HOG/SVM e desenvolvimento de modelos de Deep Learning com PyTorch e Keras.
Dados, BI & Engenharia de Dados: SQL avançado, ETL, Pandas, PySpark, Kafka, Power BI, Tableau, Alteryx e Excel, com processamento e análise de grandes volumes de dados.
Cloud & MLOps: AWS, Azure, Docker e práticas de MLOps para desenvolvimento de soluções escaláveis em Dados e Inteligência Artificial.
Predição e Análise de Focos de Queimadas (TCC UFES): Construção de pipeline end-to-end integrando dados do INPE via SQL para mapeamento e previsão de incêndios, utilizando XGBoost e análise geoespacial.
Detecção de Sinais de Trânsito: Desenvolvimento de pipeline de Visão Computacional para detecção de objetos em cenários autônomos, utilizando descritores HOG e SVM.
Predição de Risco de Crédito: Desenvolvimento de modelo de Credit Scoring com Random Forest para avaliação de risco e mitigação de inadimplência.
Clusterização de Vendas: Aplicação de algoritmos não supervisionados (K-Means) e PCA para identificação de padrões de consumo e otimização de estoque.
Especialização (Pós): IA e Ciência de Dados — UFES.
MBA: Big Data & Inteligência Competitiva — Uniamérica.
Pós-graduação: Ciência de Dados — Uniamérica.
Graduação: Análise e Desenvolvimento de Sistemas — São Camilo.
Google Data Analytics Professional
LGPD Fundamentals (CertiProf)
BI Foundation
Prompt Engineering Foundation.
📧 Contato: marcosvinicius_vini@live.com
💻 GitHub: github.com/marcovsilva
🌐 Portfólio: mvdatascience.ia.br
