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Alberto Barbosa

Vintage cartoon of a mailman
Onde me encontrar:
(38) 98823-1865 fbarbosa.alberto@gmail.com Montes Claros, Minas Gerais
Brasil
"Pode acontecer qualquer coisa, inclusive nada" - Alberto
PERFIL
Formado em Engenharia Florestal pela UFMG, iniciei minha transição de carreira quando interrompi o mestrado em Manejo Florestal pela UFV. O setor flroestal que encontrei era engessado, com pouca valorização da criatividade. Como isso sempre foi uma pensa importante na minha forma de pensar, decidi investir tempo e esforço em adentrar uma área em que estas características fossem presentes.
Tendo tido contato com programação previamente, me atrai pela primeira vez pela oportunidade de poder resolver problemas práticos de maneira lógica, sem estar preço a soluções pré-faturadas.
ATUALMENTE
É estudante no curso de formação WebFullStack da Trybe no módulo de Back End, tendo já concluido as etapas de Fundamentos e Front-End. Durante o período realizei diversos projetos individuais e em grupos. Além disso, desenvolvi projetos na área de DataScience, com ferramentas de rapagem, visualização de dados e Machine Learning.
Vintage cartoon of man salutating
FORMAÇÃO
  • Graduado em Engenharia Florestal pela Universidade Federal de Minas Gerais

  • Intercambista em Humboldt State University, California
  • Vintage cartton of men juggling
    FRONT END
  • Pokedex feita utilizando API para obtenção de dados, feito apenas com HTML, JS, CSS (ei, assim como esse portfolio).

  • Site de reprodução de música, utilizando React e Redux. Estilizado com bootstrap.

  • Aplicativo de receitas e drinks, feito com React e Hooks; estilizado com Tailwind.

  • Para todos os projetos mencionados foram também feitos os testes com Jest e, quando necessário, RTL.
  • DATA SCIENCE
  • Experiência em uso de NumPy e Pandas para exploração de dados e MatplotLib e Seaborn para visualização.

  • Faltam dados? Não faltarão mais. Raspamos com BeatifulSoup ou Selenium.

  • Também realizamos os mais variados testes estatísticos com Scipy. T de Studant, Chi Quadrado, ANOVA, Mann-Whitney e diversos outros para escolher conforme a ocasião.

  • Se quiser algo mais interessante, também temos técnicas de Machine Learning, desde segmentação (com KNN, DBSCAN, k-means, etc) até técnicas de regressaão (de simples regressões lineareas até redes neurais).

  • Sem dados númericos, sem problemas. Processamento de linguagem natural está aqui para socorrer nessas situações.

  • No Medium e no Kaggle temos exemplos de análises, incluindo exploração de dados das avaliações de jogos no IGN e análise preditiva de reviews realizados no Rotten Tomatoes.
  • OUTRAS HABILIDADES RELEVANTES
  • Praticante devóto dos pricípios de clean code

  • Familiaridade com metodologias agéis na rotina de projetos

  • Conhecimento e prática no uso de Git para fluxo de trabalho

  • Experiência em trabalho voluntário

  • Facilidade com trabalho em equipe, comunicação e feedback