Lucas Aquino da Silva
Cientista de Dados com sólida bagagem quantitativa em Estatística (UFAM) e mais de 4 anos de experiência no ciclo analítico completo: pipelines de dados (ETL/ELT), modelagem estatística inferencial (GLM, séries temporais, sobrevivência), algoritmos preditivos de Machine Learning e orquestração de bancos relacionais de larga escala para suporte à tomada de decisão estratégica governamental e empresarial.
- Arquitetura e sustentação de plataforma de dados educacionais de larga escala para mais de 100 mil registros acadêmicos.
- Implementação de mensageria assíncrona orientada a eventos com RabbitMQ (em cluster seguro SSL/TLS) e Redis para processamento distribuído de relatórios volumosos.
- Modelagem, governança e otimização de bancos relacionais (PostgreSQL e MySQL), minimizando latência de queries analíticas críticas.
- Desenvolvimento de pipelines de integração de dados em Python e n8n para consolidação de sistemas heterogêneos.
- Padronização e conteinerização de microsserviços com Docker e pipelines de CI/CD no GitHub Actions em servidores Linux.
- Desenvolvimento e automação de pipelines de ETL em Python e Pandas para higienização, cruzamento e validação de consistência de grandes bases públicas educacionais.
- Aplicação de modelagem estatística para sumarização de indicadores pedagógicos e evasão escolar para suporte à tomada de decisão governamental.
- Otimização de consultas SQL analíticas em MySQL para monitoramento contínuo de métricas da rede pública.
- Construção de rotinas em Python para coleta, tratamento de valores faltantes e detecção de anomalias em bases heterogêneas.
- Automatização de relatórios gerenciais descritivos e apoio aos analistas estatísticos seniores da secretaria.
- Auditoria e consolidação de bases de dados acadêmicas para subsidiar tomadas de decisão institucional.
- Elaboração de estudos estatísticos descritivos e acompanhamento de indicadores de conclusão de cursos técnicos.
- Consultoria estatística e modelagem quantitativa para teses de Doutorado e dissertações de Mestrado.
- Aplicação de regressão linear/múltipla, testes não-paramétricos e curvas de sobrevida de Kaplan-Meier em R e Python.
- Geração automatizada de relatórios estatísticos 100% reprodutíveis em LaTeX e knitr.
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