Transformo dados em decisões confiáveis ponta a ponta: ingestão → modelagem → APIs → dashboards.
Foco: Ciência de Dados e Plataformas de Dados (qualidade, contratos e observabilidade).
Complemento: Desenvolvimento de Sistemas (APIs, automações e UIs claras).
Mini-casos em 3 linhas: Contexto → Ação → Impacto, com status e stack.
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MIS Telecom Status: Ativo · Stack: Python, SQL, Orquestração, Power BI Contexto: KPIs operacionais com alta latência e baixa confiança. Ação: ingestão ELT com validação, particionamento e contratos de dados. Impacto: atualizações previsíveis e decisão mais rápida no dia a dia. |
PIPE Status: Estável · Stack: Python, Observabilidade, Metadados Contexto: pipelines heterogêneos e baixa padronização. Ação: metadados, testes, recuperação e alertas padronizados. Impacto: ↓ MTTR e custo sob controle, ↑ confiabilidade de execução. |
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Health Monitor (mHealth) Status: Em evolução · Stack: BLE/BIA, Python, Dashboard Contexto: dados de balanças inteligentes pouco utilizáveis. Ação: integração BLE + decodificação BIA + histórico consistente. Impacto: base analisável para estudos de saúde digital. |
Trading Backtests Status: Lab · Stack: Python, Pandas, Pesquisa Quant Contexto: comparar estratégias com precisão e performance local. Ação: backtests reprodutíveis em grandes janelas de candles. Impacto: iteração rápida e comparável entre abordagens. |
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Last updated: 2025-09-21 • Visual theme: tokyo-night • © PedroFerreiraBento