ALBERTO MANASTARLA
Mestre e Doutor em Engenharia Elétrica e Computação pelo Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Computação (PPGEEC) da Universidade Mackenzie, pós-graduado em Big Data e Data Science (lato sensu) e bacharel em Sistemas de Informação pela Faculdade de Informática e Administração Paulista (FIAP). Possuo experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Banco de Dados, IA e Machine Learning, além de certificações de grandes empresas do setor de tecnologia, como Oracle Certified Professional (OCP), Microsoft System Engineer (MCSE), Cisco Certified Network Associate (CCNA), ITIL Foundation, Linux Expert e Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Associate Architect. A experiência profissional adquirida ao longo de mais de 24 anos na área de tecnologia da informação abrange diversos aspectos, incluindo gestão de equipes, planejamento, implementação, documentação, suporte e administração de sistemas de banco de dados OLTP, DSS, Batch e mixed workload em companhias de grande porte e missão crítica dos setores financeiro e de telecomunicações. Participei de inúmeros projetos, tais como: recuperação de desastres, análise de dados, planejamento de capacidade, alta disponibilidade, balanceamento de carga, replicação, clustering, tuning de performance, governança e segurança da informação.
Informações coletadas do Lattes em 07/06/2025
Acadêmico
Formação acadêmica
Doutorado em Engenharia Elétrica e Computação
2020 - 2024
Universidade Presbiteriana Mackenzie
Título: OTIMIZAÇÃO DA SELEÇÃO DINÂMICA DE ENSEMBLE EM CLASSIFICAÇÃO: INTEGRANDO SELEÇÃO DE PROTÓTIPOS E METACLASSIFICADORES
Prof. Dr. Leandro Augusto da Silva. Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil. Palavras-chave: Data classification; Data reduction; Seleção Dinâmica de Classificadores; Prototype Selection (PS).Grande área: Engenharias
Mestrado em Engenharia Elétrica e Computação
2018 - 2019
Universidade Presbiteriana Mackenzie
Título: Chen's prototype selection algorithm with entropy function, Ano de Obtenção: 2020
Prof. Dr. Leandro Augusto da Silva.Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.
Especialização em MBA EM BIG DATA (DATA SCIENCE)
2016 - 2017
faculdade de informática e administração paulista
Título: Projeto StartupOne: MeuPrestador.com - Sistema de Prestação de Serviços Diversos
Orientador: ALESSANDRO COSTA MICELLI
Graduação em Sistemas de Informação
2002 - 2006
faculdade de informática e administração paulista
Título: SCA - Sistema de Controle de Atividades (Usando a arquitetura MVC no desenvolvimento da aplicação e 3FN para banco de dados)
Orientador: Alexandre Cassiano
Formação complementar
2024 - 2024
Oracle Cloud Infrastructure 2024 Generative AI Certified Professional. (Carga horária: 40h). , ORACLE DO BRASIL SISTEMAS LTDA, OBS_FORN, Brasil.
2021 - 2021
Oracle Autonomous Database Cloud 2021 Certified Specialist. (Carga horária: 40h). , ORACLE DO BRASIL SISTEMAS LTDA, OBS_FORN, Brasil.
2021 - 2021
Oracle Cloud Infrastructure 2021 Architect Professional. (Carga horária: 40h). , ORACLE DO BRASIL SISTEMAS LTDA, OBS_FORN, Brasil.
2017 - 2017
Data Science and Big Data Analytics. (Carga horária: 40h). , EMC Computer Systems Brasil, EMC Brasil, Brasil.
2016 - 2017
MBA em MBA EM BIG DATA (DATA SCIENCE). (Carga Horária: 360h). , Faculdade de Informática e Administração Paulista, FIAP, Brasil.
2014 - 2014
Oracle RAC. (Carga horária: 24h). , Nerv Informática, NERV, Brasil.
2014 - 2014
Oracle Maximum Availability Architecture. (Carga horária: 24h). , Nerv Informática, NERV, Brasil.
2010 - 2010
Workshop de Adminstracao II - Oracle. (Carga horária: 56h). , Instituto Brasileiro de Tecnologia Avançada, IBTA, Brasil.
2010 - 2010
Workshop de Adminstracao I - Oracle. (Carga horária: 52h). , Instituto Brasileiro de Tecnologia Avançada, IBTA, Brasil.
2009 - 2009
Fundamentos de SQL I e II - Oracle. (Carga horária: 48h). , Instituto Brasileiro de Tecnologia Avançada, IBTA, Brasil.
2007 - 2007
Curso Preparatório para o Exame de Cert. PMP. (Carga horária: 88h). , Faculdade de Informática e Administração Paulista, FIAP, Brasil.
2006 - 2006
Preparação certificação ITIL. (Carga horária: 40h). , Faculdade de Informática e Administração Paulista, FIAP, Brasil.
2003 - 2003
Cisco CCNA. (Carga horária: 40h). , Impacta Tecnologia, IMPACTA, Brasil.
2003 - 2003
1562 - Designing a Win2000 Net. (Carga horária: 40h). , Impacta Tecnologia, IMPACTA, Brasil.
2002 - 2002
2159 - Microsoft Internet Security. (Carga horária: 40h). , Impacta Tecnologia, IMPACTA, Brasil.
2002 - 2002
2152 - Implementing MS Windows 2000. (Carga horária: 40h). , Impacta Tecnologia, IMPACTA, Brasil.
2002 - 2002
2154 - Implementing and Administering. (Carga horária: 40h). , Impacta Tecnologia, IMPACTA, Brasil.
2002 - 2002
2153 - Supporting a Network Infrastructure. (Carga horária: 40h). , Impacta Tecnologia, IMPACTA, Brasil.
2001 - 2001
Administração Linux II. (Carga horária: 30h). , FastTraining, FASTTRAINING, Brasil.
2001 - 2001
Administração do Linux I. (Carga horária: 30h). , FastTraining, FASTTRAINING, Brasil.
Idiomas
Inglês
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.
Espanhol
Compreende Razoavelmente, Fala Pouco, Lê Razoavelmente, Escreve Pouco.
Áreas de atuação
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Sistemas de Computação/Especialidade: Banco de Dados.
Participação em eventos
CBIC 2023. Protótipos Autogerados para Tarefas de Classificação com Seleção Dinâmica de Classificadores. 2023. (Congresso).
Intelligent Data Engineering and Automated Learning (IDEAL). A Self-Generating Prototype method based onInformation Entropy used for Condensing Data inClassification Tasks. 2019. (Congresso).
I Workshop PPGEEC. 2018. (Outra).
Produções bibliográficas
-
manastarla, alberto ; SILVA, LEANDRO . Protótipos Autogerados para Tarefas de Classificação com Seleção Dinâmica de Classificadores. In: Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional, 2024. Anais do XVI Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional. p. 1.
-
MANASTARLA, A. ; SILVA, L. A. . A Self-generating Prototype Method Based on Information Entropy Used for Condensing Data in Classification Tasks. In: Intelligent Data Engineering and Automated Learning (IDEAL), 2019, Manchester. The 20th International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning (IDEAL). Manchester: Springer International Publishing, 2019. v. 11871. p. 195-207.
-
SILVA, L. A. ; VASCONCELOS, B. P. ; MANASTARLA, A. . A Comparative Study of Methods that Automatically Generate the Prototypes for the Nearest Neighbor Classifier. In:. In: XLV LATIN AMERICAN COMPUTING CONFERENCE, 2019, Panamá. CONFERÊNCIA LATINO-AMERICANA DE INFORMÁTICA, 2019, Panamá. XLV CONFERÊNCIA LATINO-AMERICANA DE INFORMÁTICA, 2019., 2019.
-
SILVA, L. A. ; MANASTARLA, A. . Enhancing Dynamic Ensemble Selection: Combining Self-Generating Prototypes and Meta-classifier for Data Classification. NEURAL COMPUTING & APPLICATIONS (INTERNET) , 2024.
-
MANASTARLA, A. ; SILVA, L. A. . Protótipos Autogerados para Tarefas de Classificação com Seleção Dinâmica de Classificadores. 2023. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
Projetos de pesquisa
-
2020 - Atual
Seleção Dinâmica de Classificadores e Meta-learning, Descrição: O projeto de doutorado tem como foco o desenvolvimento e a implementação de um novo framework Self-Generating Prototype Ensemble Selection (SGP.DES), que visa aprimorar a técnica de Seleção Dinâmica de Conjuntos (DES). A SGP.DES combina meta-aprendizagem com a seleção de protótipos para melhorar a eficiência e a precisão da estimação da competência dos classificadores em um conjunto. Este framework propõe um meta-classificador que suporta múltiplos algoritmos de classificação e utiliza meta-características derivadas de protótipos do conjunto de treinamento original, o que facilita a escolha dos melhores classificadores para amostras de teste específicas.A SGP.DES aborda desafios comuns na DES, como a precisão reduzida e o comportamento instável devido a conjuntos de validação que não refletem a distribuição original dos dados ou que contêm ruídos. Para isso, o método gera um conjunto de dados de validação (DSEL) reduzido e livre de ruídos, preservando a distribuição original dos dados e melhorando a definição das regiões de competência pelo algoritmo KNN. Além disso, a SGP.DES permite a otimização personalizada para desafios específicos de classificação através de hiperparâmetros que controlam a seleção de protótipos e o modo de operação do meta-classificador, selecionando o algoritmo de classificação mais adequado para a seleção dinâmica.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (1) . , Integrantes: Alberto Manastarla - Integrante / Leandro A. Silva - Coordenador.
-
2018 - Atual
Prototype selection algorithm, Descrição: Nesta pesquisa aplico o algoritmo de condensação de dados de Chen ao conjunto de treinamento para redes neurais perceptron multi camadas usando os protótipos gerados por meio desse algoritmos de condensação de dados. O resultado esperado é não notarmos uma diminuição significativa da qualidade da classificação dos dados perante a aceleração do tempo de treinamento das redes MLPs.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Alberto Manastarla - Coordenador.
Histórico profissional
Experiência profissional
2022 - Atual
FiservVínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Gerente de TI, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações:
Gestão de Equipe: Liderança e desenvolvimento de uma equipe de engenharia de banco de dados, promovendo um ambiente colaborativo e garantindo a entrega de projetos com alta eficiência e qualidade. Planejamento Estratégico: Responsável pelo planejamento estratégico de iniciativas relacionadas a bancos de dados, alinhando as necessidades da equipe e da empresa com as melhores práticas do mercado. Aquisição de Tecnologia: Supervisão da seleção e aquisição de equipamentos e softwares, assegurando que as soluções adotadas sejam adequadas para suportar aplicações de missão-crítica. Segurança e Governança: Coordenação de processos de certificação de segurança da informação e governança, garantindo a conformidade com padrões regulatórios e minimizando riscos operacionais. Otimização de Desempenho: Monitoramento e otimização contínua do desempenho dos sistemas de banco de dados, implementando melhorias para maximizar a disponibilidade e a eficiência das operações. Inovação e Melhoria Contínua: Fomento à inovação dentro da equipe, incentivando a adoção de novas tecnologias e metodologias que aprimorem a infraestrutura de banco de dados.
2013 - 2022
FiservVínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Database Administrator (DBA), Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações:
Atuando como DBA especialista na construção de uma infraestrutura robusta de banco de dados para o suporte a aplicações de missão-critica que irão capturar transações financeiras. Este desafio engloba o planejamento, aquisição de equipamentos e softwares adequados, processo de certificação de segurança da informação e governança entre outros.
2020 - 2024
Universidade Presbiteriana MackenzieVínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Doutorando, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações:
O projeto de doutorado teve como foco o desenvolvimento do framework Self-Generating Prototype Ensemble Selection (SGP.DES), que aprimora a Seleção Dinâmica de Conjuntos (DES) combinando meta-aprendizagem e seleção de protótipos. O método utiliza um meta-classificador com múltiplos algoritmos (XGBoost, Random Forest, SVM e KNN) e meta-características derivadas de protótipos do treinamento, melhorando a escolha de classificadores para amostras específicas. O SGP.DES gera um conjunto de validação (DSEL) reduzido e livre de ruídos, preservando a distribuição original dos dados e otimizando as regiões de competência. Permite otimização personalizada via hiperparâmetros para desafios específicos de classificação.
2018 - 2020
Universidade Presbiteriana MackenzieVínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Mestrando, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações:
Desenvolvimento do algoritmo SGPE (Self-Prototyping Generating Entropy), que combina técnicas de condensação de dados ao conjunto de treinamento de redes neurais perceptron multicamadas (MLP), utilizando os protótipos gerados por esse método. O objetivo da pesquisa é acelerar o tempo de treinamento das MLPs sem comprometer significativamente a qualidade da classificação dos dados.
2011 - 2013
AmdocsVínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Database Administrator - DBA, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações:
Atuando como líder da equipe de DBAs:
- Suportando projetos envolvendo sistemas de CRM, Ordering e Billing para grandes operadores de telefonia - nacional e internacional. (Ex: Claro, AMX, Vivo, AT&T, Embratel, TIM, entre outras).
- Os projetos envolvem atividades desde a concepção da solução da arquitetura de banco de dados Oracle a ser implementada (configuração, licenciamento, software, hardware, esquema de DRP/Contingenciamento, segurança, backup e capacidade), apoio ao desenvolvimento das versões dos produtos, implantação em produção e até ao suporte a hotfix de aplicação, performance tuning (SQL- PL/SQL) e otimização do Oracle, manutenção/suporte aos ambientes pré-produção e produção dos clientes.
2009 - 2010
CieloVínculo: , Enquadramento Funcional: Especialista em Gestão de Problemas, Carga horária: 40
Outras informações:
Atuando como especialista da equipe de Gestão de Problemas, responsável por:
- Prevenir, minimizar e controlar o efeito adverso dos incidentes e problemas no negócio, causados por erros na infra-estrutura(Aplicações, servidores, rede, Banco de dos, outros) e prevenir a recorrência destes.
- Identificar a causa-raiz dos incidentes e depois iniciar ações para melhorar ou corrigir a situação, removendo o erro.
2001 - 2009
General Electric CompanyVínculo: , Enquadramento Funcional: System Administrator, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações:
Atuando como líder da equipe de servidores para implantação de novas tecnologias, gerenciamento de projetos e governança de TI:
Implantação e suporte a Projeto como: Thinclient (CitrixMetaFrame), Disater Recovery Plan - DRP, consolidação e virtualização dos servidores, projetos globais de seguraça: Patching, scanning de vulnerabilidades, correções de configuração, criptografia, penetration test e sistemas de logs centralizado, reestruturação de FrontEnd/BackEnd utilizando teconologias como BigIp-F5 e Proxy Reverse(Apache) para acesso a camada web (BladeCenter IBM) das aplicações críticas,planejamento da consolidação/migração de DataCenter do conglomerado das empresas da GE Brazil( Projeto OneDataCenter), membro da equipe responsável por melhorar os processos de TI - implementação das boas práticas do ITIL e conformidade dos processos especificados nas leis Sarbanes Oxley e Basileia II, planejamento e implantação dos sistemas de backup centralizado com duplicidade de informação e criptografia, implantação de criptografia em todas as trocas de arquivos com outras instituições utilizando SSH 2v, Connect:Direct(Secure+) e SSL HTTPS/Sockets, melhoria do acesso a internet com substituição do ISA Server Microsoft pelo open source Squid utilizando VRRP e LVS(Linux Virtual Server) para balanceamento de carga e failover, migração de Active Directory local para estrutura global onde foi formado uma equipe global para implementação e integração dos sistemas de autenticação.
Criando um monitoramento
Nossos robôs irão buscar nos nossos bancos de dados todos os processos de ALBERTO MANASTARLA e sempre que o nome aparecer em publicações dos Diários Oficiais, avisaremos por e-mail e pelo painel do usuário
Criando um monitoramento
Nossos robôs irão buscar nos nossos bancos de dados todas as movimentações desse processo e sempre que o processo aparecer em publicações dos Diários Oficiais e nos Tribunais, avisaremos por e-mail e pelo painel do usuário
Confirma a exclusão?