Engenharia analítica
Modelagem, limpeza e integração de dados.
Portfólio de Dados & IA
Albert Souza
Transformo bases complexas em produtos analíticos claros, com pipelines ETL, dashboards, automações e aplicações web orientadas a decisão.
Ciência da Computação
Analista e cientista de dados
Experiência prática em tratamento de dados, visualização, automação e protótipos de IA, incluindo pesquisa aplicada em visão computacional.
Python
SQL
ETL
Dashboards
Machine Learning
Flask
Atuação
Do dado bruto ao produto em uso
Visualização e BI
Dashboards e análises exploratórias que ajudam a comparar, priorizar e decidir.
IA aplicada
Modelos de machine learning e visão computacional conectados a problemas mensuráveis.
Aplicações web
Interfaces para transformar análises em ferramentas acessíveis.
Portfólio aplicado
Projetos em destaque
Interativo
Mortalidade no Brasil
Aplicação interativa para explorar séries históricas, ranking estadual e mapa coroplético de mortalidade por 100.000 habitantes.
Explorar projetoEm breve
Novo projeto será publicado aqui.
Em desenvolvimentoEm breve
Novo projeto será publicado aqui.
Em desenvolvimento
Pesquisa
Publicação acadêmica
Swin Transformer + Balanced Data Augmentation
Classification of Normal versus Leukemic Cells with Swin Transformer and Balanced Data Augmentation
Framework automatizado para distinguir células leucêmicas e normais no dataset C-NMC 2019, combinando transfer learning, fine-tuning, aumento de dados e amostragem ponderada para lidar com desbalanceamento.
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Trajetória
Experiência e formação
2025 - 2026
Experiência profissional
Analista de Dados - Estagiário
Corpo de Bombeiros Militar de Sergipe
- Desenvolvimento de dashboards no Power BI para análise de custos da frota e suporte à alocação de recursos.
- Automação de pipelines ETL com Python e integração via OneDrive, reduzindo processamento manual de dados.
- Parsing de documentos para extração de dados e ampliação da base analítica
- Deploy de aplicação web com Flask e Docker para gestão de dados geográficos.
2021 - 2026
Formação acadêmica
Graduação em Ciência da Computação
Universidade Federal de Sergipe
- Base sólida em programação, algoritmos, estruturas de dados, matemática, álgebra linear, cálculo e estatística aplicada.
- Conhecimentos em engenharia de software, bancos de dados, redes, sistemas operacionais, sistemas distribuídos e programação concorrente.