Patricia Drapal da Silva

Possui graduação em Engenharia de Controle e Automação pela Universidade de Pernambuco (2019), mestrado completo (2023) e doutorado em andamento em Aprendizagem de Máquina e Mineração no Centro de Informática da Universidade Federal de Pernambuco (UFPE).Tem experiência como Analista de Teste de Software atuando na detecção de falhas, erros, bugs e outros tipos de problemas em softwares desenvolvidos pela empresa Accenture de modo a assegurar a qualidade dos mesmos. Além disso, trabalhou como Desenvolvedora de Software Estagiária na empresa portuguesa TrueWind desenvolvendo novos sistemas e tecnologias e realizando manutenções em sistemas já existentes. Já atuou como cientista de dados nas empresas InForma Software, Instituto ICTS e Mutant. Atualmente trabalha como cientista de dados sênior no projeto de parceria entre a UFPE e o Banco Central do Brasil.

Informações coletadas do Lattes em 04/04/2025

Acadêmico

Formação acadêmica

Doutorado em andamento em Ciências da Computação

2023 - Atual

Universidade Federal de Pernambuco
Orientador: Ricardo Bastos Cavalcante Prudêncio

Mestrado em Ciências da Computação

2020 - 2023

Universidade Federal de Pernambuco
Título: eXplainable Anomaly Detector for Thermal Power Plants, Ano de Obtenção: 2023
Ricardo Bastos Cavalcante Prudêncio.

Graduação em Engenharia de Controle e Automação

2013 - 2019

Universidade de Pernambuco
Título: RANDOM FOREST NA DETECÇÃO DE VARIÁVEIS QUE IMPACTAM NA PRESENÇA DE CIANOBACTÉRIAS
Orientador: Mêuser Jorge Silva Valença

Idiomas

Inglês

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

Espanhol

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

Áreas de atuação

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação.

Produções bibliográficas

DRAPAL, PATRICIA ; CLEMENTE, JULLYA ; MAITE REYES, DAILYS ; DE SOUZA, STARCH MELO ; LINS, ANTHONY ; PRUDENCIO, RICARDO B. C. . A Clustering-Based Method to Anomaly Detection in Thermal Power Plants. In: 2022 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2022, Padua. 2022 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2022. p. 1.
CARNEIRO, RUBENS E. ; DRAPAL, PATRICIA ; FAGUNDES, ROBERTA A. A. ; MACIEL, ALEXANDRE M. A. ; RODRIGUES, RODRIGO L. . Anomaly Detection on Student Assessment in E-Learning Environments. In: 2019 IEEE 19th International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT), 2019, Maceió. 2019 IEEE 19th International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT), 2019. p. 168.

Projetos de pesquisa

2019 - 2022

Projeto PD ANEEL - PD-05456-0002/2019, Descrição: Sistema Inteligente de Manutenção Preditiva Baseado na Automatização do Processo de Ensaios Elétricos em Equipamentos de Subestações sem Sensoriamento. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Patricia Drapal da Silva - Integrante / STARCH SOUZA DE MELO - Coordenador / ANDRÉ GUSTAVO DE ALBUQUERQUE VIANNA - Integrante.
2019 - 2022

Projeto PD ANEEL - PD-02901-0003/2019, Descrição: Mapa de Riscos em Tempo Real Baseado em Aprendizagem de Máquina na Manutenção Preditiva. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (1) . , Integrantes: Patricia Drapal da Silva - Integrante / STARCH SOUZA DE MELO - Coordenador.

Histórico profissional

Experiência profissional

2017 - 2017

Accenture

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Analista de teste de Software Júnior, Carga horária: 40

Outras informações:
Elaboração de casos de teste; Estudo das regras de negócio; Execução dos testes seguindo a metodologia Scrum;

2018 - 2018

TRUEWIND

Vínculo: Estagiário, Enquadramento Funcional: Desenvolvedora de Software, Carga horária: 30

Outras informações:
Atuação na área de desenvolvimento de novos sistemas e tecnologias, acompanhando as atividades relacionadas ao desenvolvimento; Auxiliar o desenvolvedor com manutenções no sistema; Elaboração de relatórios com as atividades; Participação dos processos de análises de novos projetos; Prestação de suporte técnico e metodológico no desenvolvimento de sistemas e demais atividades pertinentes ao estágio.

2020 - 2022

In Forma software

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Pesquisadora, Carga horária: 40

Outras informações:
Levantamento do estado da arte sobre aplicação de técnicas de machine learning na detecção de anomalias em séries temporais; Pesquisa e revisão de literatura sobre algoritmos de IA e tratamento de dados; Levantamento de dados de sistemas, especificação e validação de modelos de inteligência artificial; Aplicação de técnicas de IA e Aprendizagem de Máquina; Redação dos relatórios técnicos de acompanhamento e de etapa e elaboração de artigos; Apresentação de resultados em reuniões técnicas e gerenciais.

2022 - 2023

Instituto Centro de Pesquisa e Desenvolvimento em Tecnologia de Software

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Cientista de Dados Pleno, Carga horária: 40

Outras informações:
Atuação como cientista de dados em projetos de inteligência artificial para resolver problemas em fábricas industriais, como, por exemplo, detecção facial e otimização de atividades.

2023 - 2023

Mutant

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Cientista de Dados Senior, Carga horária: 40