Renato Toshiaki Shibata

Recém formado em Engenharia da Computação(Julho/2018) na UNICAMP, com ênfase em Sistemas Computacionais (AA). Trabalhei com Data Mining na Embrapa por 1 ano, onde publiquei um poster no X-Meeting 2012. Logo depois fiz intercâmbio para Universidade de Osaka(Handai) através do programa Ciências Sem Fronteiras(CsF), financiado pela CAPES, onde publiquei um paper e apresentei na conferencia ISIS&SCIS 2014 da pesquisa na área de Machine Learning/Data Mining que realizei na Handai. Voltando ao Brasil, passei a focar mais em Machine Learning, puxei matérias da pós-graduação da área antes de me formar na UNICAMP e atualmente continuo estudando através do curso de Machine Learning do Prof. Andrew Ng no Coursera. Também estou aprendendo outras bibliotecas Python como Seaborn e SQLAlchemy. Atualmente trabalho como Desenvolvedor Python em P&D(Pesquisa e Desenvolvimento) na Audsat, empresa de soluções de mitigação de riscos no crédito e no seguro agrícola e de compliance ambiental, por meio do monitoramento de propriedades rurais.

Informações coletadas do Lattes em 01/10/2022

Acadêmico

Formação acadêmica

Graduação em Engenharia de Computação

2010 - 2018

Universidade Estadual de Campinas

Graduação interrompida em 2009 em Engenharia Mecânica

2008 - interrompida

Universidade Estadual de Campinas
Ano de interrupção: 2009

Ensino Médio (2º grau)

2005 - 2007

Colégio Santo Antônio Objetivo

Idiomas

Inglês

Compreende Razoavelmente, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.

Espanhol

Compreende Razoavelmente, Fala Pouco, Lê Pouco, Escreve Pouco.

Japonês

Compreende Razoavelmente, Fala Razoavelmente, Lê Razoavelmente, Escreve Pouco.

Produções bibliográficas

SHIBATA, RENATO TOSHIAKI ; INUIGUCHI, MASAHIRO . Data mining approaches to the characterizations of nominees for FIFA Ballon d'Or award. In: 2014 Joint 7th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems (SCIS) and 15th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (ISIS), 2014, Kita-Kyushu. 2014 Joint 7th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems (SCIS) and 15th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (ISIS), 2014. p. 833.
SHIBATA, R. T. ; HIGA, R. . An efficient implementation of Relief-F algorithm for Genome-Wide Association Studies. 2012. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
SHIBATA, R. T. ; HIGA, R. . Uma implementação eficiente do algoritmo Relief para a Associação de Estudos Genômicos Amlos 2012 (Software e projeto científico).

Projetos de pesquisa

2013 - 2015

Pesquisa de Ciências do Sistema(System Science) para o programa Ciências Sem Fronteiras, Descrição: Durante o período de intercâmbio pelo programa Ciências Sem Fronteiras(CsF), financiada pela CAPES, foi realizado uma pesquisa de aplicação de conhecimentos de mineração de dados ao futebol. Em específico, métodos de mineração de dados são aplicados a um conjunto de dados de jogadores de futebol recente a fim de caracterizar os jogadores que são nomeados a premiação FIFA Ballon d'Or. É assumido que há um critério imparcial para a nomeação considerando somente estatísticas do jogadores dentro do jogo. Sob essa premissa, foi aplicado quatro algoritmos de mineração de dados, possuindo características distintas cada uma delas: OneR, C4.5, MLEM2 e DOMLEM. Os resultados obtidos por cada método são discutidos e comparados entre eles a fim de avaliar quão preciso eles são de acordo com a opinião dos peritos do futebol. Isso rendeu poster e apresentação na School of Engineering Science da Osaka University, além de publicação de paper e apresentação no congresso 2014 Joint 7th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems (SCIS) and 15th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (ISIS) , em Kitakyushu, Japão.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Renato Toshiaki Shibata - Coordenador / Masahiro Inuiguchi - Integrante., Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Bolsa., Número de produções C, T & A: 1

Histórico profissional

Experiência profissional

2013 - 2015

Osaka University, OsakaU

Vínculo: , Enquadramento Funcional:

2011 - 2012

Embrapa Informática Agropecuária

Vínculo: Estagiario, Enquadramento Funcional: Desenvolvedor e colaborador científico, Carga horária: 18

Outras informações:
Execução de projeto:"Uma implementação eficiente do algoritmo Relief para Associação de estudos genômicos amplos".Desenvolvido com suporte da Embrapa.

2013 - 2013

Sofist

Vínculo: Estagiário, Enquadramento Funcional: Testador

2018 - Atual

Audsat

Vínculo: PJ, Enquadramento Funcional: Desenvolvedor Python para P&D, Regime: Dedicação exclusiva.