Consultoria
Contato: vituri.vituri@gmail.com / Github: https://github.com/vituri
Com mais de 7 anos de experiência em análise de dados, R/shiny e machine learning, atuei com mais foco nos ramos detecção de fadiga e controle de frotas, análise de dados geoespaciais e modelos preditivos. Mais detalhes de minha experiência profissional se encontram no meu currículo.
R & shiny
Apesar de ter usado Tableau por um bom tempo, para projetos de pequeno a médio porte darei preferência a utilizar shiny:
- De protótipo a produção em tempo recorde
- R como base, mas outras linguagens podem ser usadas no backend
- Visual moderno e personalizável
O dashboard abaixo foi feito em 2 dias, incluindo o tratamento de dados:
Geoprocessamento
Tenho experiência com processamento de dados geoespaciais usando os pacotes terra e sf, incluindo um artigo publicado: Remote sensing to quantify potential aquifer recharge as a complementary tool for groundwater monitoring. Também utilizo o pacote tmap para gerar mapas como o seguinte
Machine learning
Fui responsável por implementar o modelo preditivo de fadiga na empresa Argus para responder a seguinte pergunta: “Qual a probabilidade de um dado motorista dormir enquanto dirige na próxima hora?”
Também implementei o sistema de reconhecimento facial que permite identificar o histórico de cada motorista sem necessidade de crachás ou aplicativos de ponto
Tipos de projetos
Ciência de dados
Criação de gráficos, limpeza de dados, análise de dados de geoprocessamento, séries temporais e etc usando R, Python e Julia.
Criação de KPIs
Criação e monitoramento de indicadores-chave para cada negócio. Ampla experiência no setor de monitoramento de frotas e segurança.
Dashboards
De protótipos a dashboards prontos em pouco tempo utilizando shiny no front-end e uma stack diversa no backend.
Automação
Criação de rotinas que automatizam tarefas repetitivas: geração de reports, tratamento de dados, envio de emails.
Bancos de dados e APIs
Criação de bancos de dados estruturados na nuvem, consumo e envio de dados usando APIs bem documentadas.
Machine learning
Modelos preditivos ou descritivos, classificadores, análise de sobrevivência, visão computacional.