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👋 Alô, seja bem-vindo(a) ao meu perfil do GitHub!

🚀 Tenho interesse em Data Science e DevOps, particularmente nos campos que unem essas duas áreas.

✨ Disponho de familiaridade com os seguintes idiomas:

  • 🦅 Inglês
  • 🪭 Espanhol

✍️ Escrevi sobre:

Título Disponível em
Relatos de Experiência do Ensino de Matrizes Através da Programação em Blocos com Alunos do Ensino Técnico de Sistemas em Telecomunicações Leia na Biblioteca Digital da Sociedade Brasileira de Computação
Escalabilidade e Desempenho no Processamento de Dados Climáticos: Um Estudo Comparativo Leia no Medium

🪄 Possuo conhecimentos em:

Área Tecnologias
Linguagens de programação Static Badge Static Badge Static Badge
Banco e persistência de dados Static Badge Static Badge Static Badge
Aprendizado de máquina Static Badge Static Badge Static Badge
Big data e computação distribuída Static Badge Static Badge Static Badge
Análise e visualização de dados Static Badge Static Badge Static Badge Static Badge
Matemática e estatística Static Badge Static Badge Static Badge Static Badge
Desenvolvimento web Static Badge Static Badge Static Badge
Teste e automação Static Badge Static Badge
Controle de versão e colaboração Static Badge Static Badge Static Badge Static Badge
Documentação e apresentação Static Badge Static Badge Static Badge

🔮 Estou explorando e aprendendo:

Inicial Tecnologias
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P Static Badge
S Static Badge
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bruno-kalel's Projects

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Planejamento de experimentos para a coleta de dados, propusão de modelos matemáticos para entender um dado problema, testes de significância estatística dos parâmetros de um modelo matemático, construção de mapas de cores para auxiliar a interpretação dos dados e análise dos dados coletados.

backend-lapes-2023-javascript icon backend-lapes-2023-javascript

Projeto de backend de um sistema de e-commerce, desenvolvido para o desafio de backend do Laboratório de Pesquisa de Engenharia de Software (CESUPA). Inclui detalhes sobre tecnologias utilizadas, estrutura e funcionalidades. Contém mensagem pessoal do autor, tutorial de instalação e documentação das rotas.

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Primeiro projeto com Deep Learning usando Keras e TensorFlow! Trabalhei com o conjunto de dados Fashion MNIST para classificar imagens de itens de vestuário em 10 categorias. O modelo de rede neural construído alcançou uma precisão de cerca de 83,24% no conjunto de teste.

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Implementação de uma estratégia de negociação usando o indicador On-Balance Volume (OBV) para identificar sinais de compra e venda em um ativo financeiro. O projeto inclui visualizações dos preços, do OBV, da EMA do OBV e dos sinais de compra e venda.

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Regressão linear explorando a relação entre temperatura e consumo de cerveja em São Paulo. Os resultados revelam uma correlação moderada, com previsões sugerindo um aumento no consumo em dias mais quentes.

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Este projeto explora as etapas de análise e estimação de modelos de regressão linear, abordando técnicas de transformação de variáveis assimétricas e testes formais de parâmetros de regressão.

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