Matheus Moreira Nobre

Outras informações:
DATA SCIENTIST TRAINING Aprendizado Supervisionado - classificação, regressão. Aprendizado Não supervisionado - clusterização, redução de dimensionalidade. Ajuste de hiper parâmetros. Métricas de performance - RMS, acurácia, matriz de confusão, AUC-ROC, etc. Ensemble Models - Random Forest, voting classifers, adaboost. Data pre-processing: dados faltantes, dados ruidosos, transformação de dados, redução de dados. Natual Languagem processing: Expressão regulares, re, spacy, NLP pre-processing, BOW, TFIDF, NLTK. Análise exploratória dos dados como foco em questões de regras de negócios. Análise da distribuição dos dados - Outliers. Data Visualization - matplotlib,seaborn,potly. Retiradas de Insight e relatórios com base nos dados. Estudo de métodos probabilísticos descritivos: média, mediano desvio padrão, etc. Métodos inferenciais hipóteses, A/B teste. Amostragem de dados, distribuição e t-testes. Probabilidade condicional, teorema de bayes, etc. Logo após, DEVELOPER IA Atividades voltadas a teste dos modelos, utilizando Docker e Postman. Detecção de objetos, com o aprimoramento dos algoritmos já existentes, utilizando OpenCV, YOLO, DARKNET, ETC. Web scraping com a finalidade de coletar imagem e dados de páginas na web, com a finalidade de retiradas de Insight e relatórios para pesquisas. Criação de dataset de imagem, rotulação e detecção de objetos, utilizando, OpenCV, Albumentations, labelstudio Criação e manutenção dos pipelines de analytics