Luiz Antônio Azevedo

Data Scientist

🛠 Stack • 🎓 Formação • 💼 Experiência • 🔬 Pesquisa • 🚀 Portfólio • 🎯 Competências • 📞 Contato

🛠 Stack Tecnológico

🎓 Formação & Qualificações

📚 Educação Formal

Bacharelado em Ciência da Computação

🚀 Especialização Avançada

Bootcamp em LLMs e IA Avançada (DataH – empresa canadense)
- 🤖 Estudo aprofundado de Large Language Models e aplicações práticas
- 🔬 Projetos hands-on com modelos de ponta (GPT, BERT, etc.)
- 📖 Análise de artigos científicos recentes em IA
- 🌐 Visão internacional focada em IA de última geração

💼 Experiência Profissional

🏥 Estagiário em Análise de Dados | Unimed

_{Setembro 2023 – Janeiro 2024}

Transformando dados hospitalares em insights estratégicos

Realizei análises avançadas de dados clínicos para otimizar processos internos.

Desenvolvi dashboards dinâmicos, facilitando tomadas de decisão.

💼 Estagiário em Business Intelligence | Adasi Software

_{Fevereiro 2024 – Agosto 2024}

Business Intelligence & Relatórios Gerenciais

Criei relatórios detalhados e análises de indicadores de performance para clientes.

Desenvolvi dashboards interativos em Power BI, reduzindo em 40% o tempo de elaboração de relatórios.

Automatizei processos de extração e consolidação de dados usando scripts Python.

👨‍🏫 Tutor de Programação | CESAR Institute

_{Outubro 2024 – Março 2025}

Mentoria em Lógica de Programação para Jovens Talentos

Lecionei fundamentos de lógica de programação (Python, Javascript, Python para Dados) para alunos do Ensino Médio.

Elaborei material didático e exercícios práticos para fixação de conceitos.

Acompanhei o progresso individual dos estudantes, proporcionando mentoria personalizada.

🏢 Data Scientist | VisianSystems

_{Abril 2025 – Atualmente}

Projeto de Crypto & ETL End-to-End

Responsável por todo o processo de ETL: coleta de dados de APIs e exchanges, tratamento/limpeza, integração e carregamento em banco de dados.

Gerenciei a arquitetura de dados garantindo escalabilidade e alta disponibilidade.

Desenvolvi features customizadas para análise de tendências em criptomoedas (volatilidade, padrões de candles, sazonalidade).

Criei e otimizei algoritmos de detecção de tendências e sinais de trading utilizando técnicas de Machine Learning.

🔬 Pesquisa & Colaborações

dotLAB Brazil

Membro do Grupo de Pesquisa
Foco em aplicar técnicas de Machine Learning e Deep Learning para aprimorar a tomada de decisões e otimizar processos, redes e serviços.
Condução de estudos colaborativos, workshops internos e experimentos com redes neurais e modelos generativos.

🗂️ Portfólio de Projetos

♟️ Análise de Dados de Xadrez

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Objetivo: Análise de 20.000+ partidas do Lichess para identificar padrões de performance por faixa de rating.
Tecnologias:
Imagens:

📊 Painel de BI + K-means

Link: Repositório
Objetivo: Utilizar o algoritmo K-means para construir um modelo de Machine Learning para segmentação de clientes e, em seguida, integrar esses resultados a um dashboard no Power BI
Tecnologias:
Imagens:

🏗️ Data Warehouse (Medallion Architecture)

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Objetivo: Data Warehouse empresarial com camadas Bronze, Silver e Gold.
Tecnologias:
Arquitetura:
- Bronze Layer: Dados brutos sem transformação
- Silver Layer: Dados limpos e padronizados
- Gold Layer: Star Schema otimizado para BI
Imagens:

💰 Painel de Análise de Cashback

Link: Repositório
Objetivo: Otimização de estratégias de cashback através de análise de ROI e volume de vendas.
Tecnologias: Python (Pandas, Matplotlib, Seaborn), Power BI, Excel
Principais Resultados:
- ROI do Grupo 1: 17.338% (melhor performance)
- Recomendação estratégica: Cashback entre 416% e 577%
- Insights: Balanceamento entre ROI e volume de vendas
Imagens:

🚀 Big Data com DuckDB

Link: Repositório
Objetivo: Processamento de 1 bilhão de registros meteorológicos com DuckDB sem carregar tudo em memória.
Tecnologias:
Destaques de Performance:
- Análise de grandes volumes sem carga em memória
- Consultas otimizadas diretamente em arquivos CSV
- Geração e processamento eficiente de dados sintéticos
Imagens:

🤖 Estudos em Inteligência Artificial

Link: Repositório
Objetivo: Implementação prática de algoritmos de Machine Learning & Deep Learning.
Tecnologias:
Modelos Implementados:
- Árvores de Decisão, Regressão Linear/Logística, Regressão Polinomial e Múltipla
- K-means Clustering, Naive Bayes, Redes Neurais
Imagens:

📊 NLP – Análise de Tweets sobre Desastres

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Objetivo: Classificação de tweets relacionados a desastres usando técnicas de NLP e modelos de ML.
Técnicas Aplicadas:
- Pré-processamento: Limpeza, tokenização, remoção de stopwords
- Modelos: LinearSVC, Logistic Regression, Naive Bayes
- Avaliação: F1-score, AUC-ROC, Matriz de Confusão
Imagens:

📈 Análise de Criptomoedas (Bitcoin)

Link: Repositório
Objetivo: Análise temporal avançada do Bitcoin (BTC/USD) usando séries temporais, clustering e detecção de anomalias.
Modelos Utilizados:
- Séries Temporais: SARIMA, GARCH, Prophet
- Clustering: K-means para identificar comportamentos similares
- Detecção de Anomalias: Isolation Forest
Principais Insights:
- Maior volatilidade identificada nos finais de semana
- 3 clusters comportamentais distintos
- 39 anomalias detectadas, incluindo eventos extremos de mercado
Imagens:

🧠 Algoritmos e Estruturas de Dados

Link: Repositório
Objetivo: Implementações didáticas de algoritmos de busca, grafos, programação dinâmica e algoritmos gulosos.
Implementações Principais:
- Estruturas de Dados: Implementações de listas, pilhas, filas, árvores
- Busca: Linear, Binária
- Grafos: Dijkstra, BFS, DFS
- Técnicas Avançadas: Programação Dinâmica, Algoritmos Gulosos
Imagens:

📊 Análise de Grafos

Link: Repositório
Objetivo: Exploração de algoritmos clássicos em grafos: BFS, DFS e Dijkstra.
Algoritmos Implementados:
- Busca em Largura (BFS) – Exploração por níveis
- Busca em Profundidade (DFS) – Exploração em profundidade
- Dijkstra – Algoritmo de caminho mínimo
Imagens:

🎯 Competências Técnicas

Área	Tecnologias	Nível
🖥️ Linguagens	Python, SQL, R	Avançado
🤖 Machine Learning	Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch	Avançado
📊 Data Analysis	Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn	Avançado
💼 BI & Reporting	Power BI, Tableau	Avançado
🏗️ Data Engineering	SQL Server, PostgreSQL, DuckDB	Avançado
☁️ Cloud & Big Data	AWS (S3, EMR, Lambda), Docker, Spark	Intermediário

🗺 Mapa de Data Science

Mapa de Data Science

🌟 Diferenciais Competitivos Visão de Negócio Habilidade de traduzir problemas complexos em soluções técnicas viáveis e escaláveis.

Aprendizado Contínuo Atualização constante em IA e ML, com participação em bootcamp internacional DataH.

Comunicação Eficaz Capacidade comprovada de apresentar insights técnicos de forma clara para stakeholders.

Foco em Performance Otimização contínua de código e algoritmos para máxima eficiência computacional.

📞 Contato

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