Atuei como Programador de Sistemas de Informação na Input Center, alocado no Hospital do Mandaqui, onde fui responsável por prestar suporte técnico e desenvolvimento de soluções para o sistema do hospital. Trabalhei em um regime de escala 12/36, garantindo a continuidade das operações e a resolução de problemas em tempo hábil. Minha função envolveu a análise de requisitos, implementação de melhorias no sistema e colaboração com a equipe para otimizar processos, sempre buscando a eficiência e a qualidade no atendimento das demandas hospitalares. Essa experiência fortaleceu minhas habilidades em programação e suporte técnico em um ambiente dinâmico e desafiador.
Com o Certificado de LEI GERAL DE PROTEÇÃO DE DADOS (LGPD), adquiri um conhecimento profundo sobre os princípios, diretrizes e requisitos legais estabelecidos pela LGPD. Este certificado capacitou-me a implementar e gerenciar práticas de conformidade em relação à proteção de dados pessoais em organizações. Durante o curso, aprendi a: Fundamentos da LGPD: Compreender os objetivos e a importância da LGPD no contexto brasileiro. Identificar os direitos dos titulares de dados e as obrigações dos controladores e processadores. Diferenciar os principais conceitos e terminologias da LGPD. Princípios de Proteção de Dados: Aplicar os princípios de transparência, segurança, e minimização de dados. Garantir a licitude, finalidade e adequação no tratamento de dados pessoais. Implementar medidas para assegurar a qualidade e precisão dos dados. Bases Legais para Tratamento de Dados: Identificar e aplicar as bases legais para o tratamento de dados pessoais, como consentimento, execução de contrato, e cumprimento de obrigação legal. Avaliar a necessidade e a proporcionalidade do tratamento de dados. Obter e gerenciar o consentimento de forma adequada. Direitos dos Titulares de Dados: Atender aos direitos dos titulares, como acesso, correção, e exclusão de dados. Facilitar o exercício dos direitos de portabilidade e oposição ao tratamento de dados. Implementar mecanismos para responder a solicitações de titulares de maneira eficiente. Governança e Compliance: Desenvolver e implementar políticas e procedimentos de proteção de dados. Realizar avaliações de impacto à proteção de dados (DPIA). Nomear e capacitar o encarregado de proteção de dados (DPO). Segurança da Informação: Adotar medidas técnicas e organizacionais para proteger os dados pessoais contra acessos não autorizados, perda e destruição. Implementar controles de segurança baseados em risco. Monitorar e responder a incidentes de segurança da informação. Transferência Internacional de Dados: Compreender os requisitos para transferências internacionais de dados. Implementar salvaguardas adequadas para garantir a proteção de dados em transferências transfronteiriças. Avaliar os mecanismos de transferência permitidos pela LGPD. Sanções e Penalidades: Conhecer as sanções administrativas e penalidades previstas pela LGPD. Implementar práticas para mitigar riscos e evitar penalidades. Estabelecer um plano de resposta a incidentes e conformidade contínua. Este certificado me proporcionou as habilidades necessárias para garantir a conformidade com a LGPD e proteger os dados pessoais dentro de qualquer organização, contribuindo para a construção de um ambiente seguro e respeitoso em relação à privacidade dos indivíduos.
Com a Imersão Inteligência Artificial da Alura, adquiri conhecimentos fundamentais e avançados em inteligência artificial (IA), capacitando-me a desenvolver e aplicar algoritmos inteligentes em diversos contextos. Durante esta imersão, aprendi a: Fundamentos de Inteligência Artificial: Compreender os conceitos básicos e a história da IA. Diferenciar entre IA, machine learning e deep learning. Explorar aplicações práticas da IA em diversos setores. Machine Learning: Implementar algoritmos de aprendizado supervisionado e não supervisionado. Utilizar bibliotecas Python como scikit-learn para construir modelos de machine learning. Avaliar e ajustar modelos utilizando técnicas de validação cruzada e tuning de hiperparâmetros. Redes Neurais e Deep Learning: Compreender a estrutura e o funcionamento das redes neurais artificiais. Utilizar frameworks como TensorFlow e Keras para desenvolver modelos de deep learning. Aplicar técnicas de regularização e otimização para melhorar a performance dos modelos. Processamento de Linguagem Natural (NLP): Trabalhar com dados textuais e aplicar técnicas de NLP. Implementar algoritmos de tokenização, stemming e lematização. Utilizar modelos de linguagem pré-treinados como BERT e GPT. Visão Computacional: Trabalhar com imagens e vídeos para extrair informações significativas. Utilizar bibliotecas como OpenCV e TensorFlow para tarefas de visão computacional. Implementar modelos de detecção e reconhecimento de objetos. Engenharia de Features: Realizar a pré-processamento e a limpeza de dados para machine learning. Extrair e selecionar features relevantes para melhorar o desempenho dos modelos. Utilizar técnicas de redução de dimensionalidade como PCA. Implementação de Projetos Práticos: Desenvolver projetos reais que aplicam técnicas de IA em problemas práticos. Utilizar metodologias ágeis para gerenciar e entregar projetos de IA. Documentar e apresentar os resultados de forma clara e eficaz. Ética e IA: Compreender os desafios éticos e as responsabilidades no desenvolvimento de IA. Implementar práticas responsáveis e transparentes na criação de algoritmos inteligentes. Avaliar o impacto social e econômico das soluções de IA. Esta imersão me proporcionou as habilidades necessárias para desenvolver e aplicar soluções de IA em diversos contextos, utilizando técnicas avançadas de machine learning e deep learning. Estou preparado para enfrentar os desafios do mercado e contribuir significativamente para projetos inovadores em inteligência artificial.
Com o Curso Análise de Dados Impressionadora, adquiri competências avançadas em análise de dados, capacitando-me a transformar dados brutos em insights acionáveis e decisões estratégicas. Durante o curso, aprendi a: Fundamentos de Análise de Dados: Compreender o ciclo de vida dos dados. Realizar a coleta e a limpeza de dados. Aplicar técnicas de pré-processamento para garantir a qualidade dos dados. Estatística e Probabilidade: Utilizar conceitos estatísticos para descrever e inferir tendências a partir dos dados. Aplicar distribuições de probabilidade e testes de hipóteses. Realizar análise exploratória de dados para identificar padrões e anomalias. Ferramentas de Análise de Dados: Dominar o uso de ferramentas como Excel, SQL e Google Sheets para manipulação e análise de dados. Utilizar bibliotecas Python como pandas, NumPy e SciPy para análise avançada. Implementar visualizações de dados com Matplotlib e Seaborn. Data Wrangling e Transformação: Manipular e transformar dados utilizando técnicas de data wrangling. Integrar e consolidar dados de diferentes fontes. Criar pipelines de dados eficientes para automação de processos. Visualização de Dados: Desenvolver dashboards interativos com ferramentas como Tableau e Power BI. Aplicar princípios de design para criar visualizações claras e informativas. Utilizar gráficos e plotagens avançadas para comunicar insights de forma eficaz. Análise de Séries Temporais: Compreender e aplicar métodos de análise de séries temporais. Utilizar técnicas de decomposição, suavização e previsão. Implementar modelos ARIMA e SARIMA para previsão de séries temporais. Machine Learning para Análise de Dados: Aplicar algoritmos de machine learning supervisionado e não supervisionado. Utilizar scikit-learn para construção e avaliação de modelos preditivos. Implementar técnicas de validação cruzada e tuning de hiperparâmetros. Projetos Práticos: Trabalhar em projetos reais para aplicar as técnicas aprendidas. Analisar grandes volumes de dados para resolver problemas empresariais. Apresentar resultados de forma clara e persuasiva para stakeholders. Este curso me proporcionou as habilidades necessárias para realizar análises de dados complexas, desenvolver visualizações impactantes e aplicar técnicas de machine learning, tornando-me um profissional altamente capacitado em análise de dados e preparado para enfrentar os desafios do mercado.
Com o Curso Python Academy - Do Básico ao Avançado, adquiri uma compreensão sólida e abrangente da linguagem Python, desde os conceitos iniciais até as técnicas mais avançadas utilizadas no desenvolvimento de projetos complexos. Durante o curso, aprendi a: Introdução ao Python: Instalar e configurar o ambiente de desenvolvimento. Compreender e utilizar a sintaxe básica da linguagem. Trabalhar com estruturas de controle, como loops e condicionais. Manipulação de Dados: Utilizar listas, tuplas, dicionários e conjuntos para armazenar e manipular dados. Manipular strings de forma eficiente. Gerenciar entrada e saída de dados em diversos formatos. Funções e Módulos: Criar e utilizar funções para modularizar o código. Importar e desenvolver módulos para reutilização de código. Entender o escopo e a duração das variáveis. Programação Orientada a Objetos (POO): Implementar classes e objetos para modelar dados e comportamentos. Aplicar conceitos de herança, polimorfismo e encapsulamento. Utilizar métodos e atributos de maneira eficaz. Trabalhando com Arquivos: Ler e escrever arquivos em diversos formatos. Manipular arquivos CSV e JSON. Gerenciar arquivos e diretórios no sistema operacional. Bibliotecas e Frameworks: Utilizar bibliotecas populares como NumPy, pandas e Matplotlib para análise de dados. Desenvolver aplicações web com frameworks como Flask e Django. Integrar APIs e serviços externos nos projetos. Automação e Scripts: Desenvolver scripts para automatizar tarefas repetitivas e aumentar a eficiência. Utilizar bibliotecas como Selenium para automação de navegação web. Automação de processos no sistema operacional para otimizar fluxos de trabalho. Técnicas Avançadas: Realizar manipulações de dados avançadas com pandas. Implementar machine learning com scikit-learn. Desenvolver aplicativos web robustos e escaláveis com Django. Este curso me proporcionou as habilidades necessárias para desenvolver projetos de alta qualidade e resolver problemas complexos com Python, tornando-me um profissional mais completo e preparado para os desafios do mercado de tecnologia.
Com o Curso de SQL Módulos 1 e 2, adquiri um entendimento profundo das linguagens de consulta estruturada (SQL) e das práticas recomendadas para a gestão e manipulação de bancos de dados relacionais. Este curso me capacitou a projetar, consultar e otimizar bancos de dados para atender a diversas necessidades empresariais. Durante o curso, aprendi a: Fundamentos de SQL: Compreender a estrutura e os princípios dos bancos de dados relacionais. Escrever consultas básicas utilizando SELECT, FROM, WHERE e JOIN. Utilizar operadores aritméticos e lógicos para filtrar dados. Consultas Avançadas: Implementar consultas complexas com subconsultas e tabelas derivadas. Utilizar funções agregadas como COUNT, SUM, AVG, MAX e MIN. Aplicar GROUP BY e HAVING para agrupar e filtrar resultados agregados. Manipulação de Dados: Inserir, atualizar e deletar dados utilizando as instruções INSERT, UPDATE e DELETE. Gerenciar transações com COMMIT, ROLLBACK e SAVEPOINT. Utilizar MERGE para combinar dados de várias tabelas. Criação e Gestão de Estruturas de Banco de Dados: Criar e modificar tabelas com CREATE TABLE, ALTER TABLE e DROP TABLE. Definir e gerenciar chaves primárias, estrangeiras e índices. Implementar restrições de integridade para garantir a qualidade dos dados. Procedimentos Armazenados e Funções: Escrever procedimentos armazenados para automatizar tarefas repetitivas. Criar e utilizar funções definidas pelo usuário para encapsular lógica complexa. Gerenciar permissões e segurança de procedimentos e funções. Tuning e Otimização de Desempenho: Analisar e otimizar consultas para melhorar o desempenho. Utilizar EXPLAIN PLAN para entender e ajustar planos de execução. Implementar índices apropriados para acelerar consultas. Administração de Bancos de Dados: Gerenciar usuários e definir permissões e roles. Monitorar e realizar backup e recuperação de bancos de dados. Implementar estratégias de replicação e alta disponibilidade. Trabalhando com Dados Avançados: Manipular dados JSON e XML dentro de bancos de dados SQL. Utilizar Common Table Expressions (CTEs) e Window Functions para análises avançadas. Implementar técnicas de particionamento de tabelas para melhorar a performance. Este curso me proporcionou as habilidades necessárias para criar, gerenciar e otimizar bancos de dados relacionais de forma eficiente e segura, permitindo-me suportar aplicações empresariais complexas e garantir a integridade e performance dos dados.
Com o Curso de JAVA Módulos 1 e 2, adquiri uma base sólida em programação Java, abrangendo desde os conceitos fundamentais até tópicos avançados. Este curso permitiu-me desenvolver habilidades para construir aplicações robustas e escaláveis em Java. Durante o curso, aprendi a: Fundamentos de Java: Compreender a estrutura básica de um programa Java. Utilizar variáveis, tipos de dados, operadores e expressões. Implementar estruturas de controle como loops e condicionais. Programação Orientada a Objetos (POO): Definir e utilizar classes e objetos. Aplicar os princípios de encapsulamento, herança e polimorfismo. Criar e utilizar interfaces e classes abstratas. Manipulação de Dados: Trabalhar com arrays e coleções do Java Collections Framework (List, Set, Map). Implementar manipulações avançadas utilizando streams e lambdas. Utilizar generics para criar classes e métodos parametrizados. Tratamento de Exceções: Compreender o mecanismo de tratamento de exceções em Java. Utilizar try, catch, finally e throw para gerenciar erros. Criar exceções personalizadas para melhorar a robustez do código. Trabalhando com Arquivos: Ler e escrever arquivos utilizando as classes do pacote java.io. Manipular arquivos e diretórios com a API java.nio.file. Implementar serialização e desserialização de objetos. Desenvolvimento de Interfaces Gráficas (GUI): Utilizar a biblioteca Swing para criar interfaces gráficas. Manipular componentes GUI como botões, campos de texto e painéis. Implementar eventos e listeners para interatividade. Conexão com Bancos de Dados: Utilizar JDBC (Java Database Connectivity) para conectar e interagir com bancos de dados. Executar consultas SQL e manipular resultados. Implementar transações e gerenciar conexões de forma eficiente. Desenvolvimento Web com Java: Criar aplicações web utilizando servlets e JSP (JavaServer Pages). Configurar e utilizar servidores web como Apache Tomcat. Implementar MVC (Model-View-Controller) para separar a lógica de apresentação, controle e negócio. Este curso me proporcionou as habilidades necessárias para desenvolver aplicações Java robustas, escaláveis e eficientes, capacitando-me a enfrentar desafios complexos de programação e a criar soluções empresariais de alta qualidade.
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