Olá, eu sou o Bruno 👋
E seja bem vinda(o) ao meu blog sobre ciência de dados!
Sobre mim
Sou físico por formação há 10 anos, cartunista nas horas vagas e apaixonado por números, gráficos, linhas de código e inteligência artificial.
Minha história com esses ingredientes é antiga. Em 1994, aos 11 anos, minha família havia comprado nosso primeiro computador: um incrível 386 com CPU de 30 MHz. Não havia muito o que uma criança fazer nessa época além de explorar os joguinhos básicos que já vinham instalados. Com tempo de sobra, havia decidido aprender BASIC para entender o código fonte de uma versão de Snakes e, quem sabe um dia, fazer meu próprio jogo (ou hackear esse para ter vidas infinitas).
Mais velho, decidi fazer faculdade de Física, pois tinha a certeza de que um dia poderia entender melhor o Universo (ou ver seu código fonte, se preferir). Posso não ter hackeado a trama do espaço-tempo, tampouco descoberto algum segredo fantástico, mas a graduação aguçou meu raciocínio estatístico, minha capacidade de resolução de problemas e minha didática — habilidades valiosas que me serviram muito além da Física.
O físico cientista de dados
Pouco depois da graduação, comecei a trabalhar como colaborador concursado em um dos maiores laboratórios de medida de radiação do país, no Centro Tecnológico da Marinha em São Paulo. Lá, fui apresentado a pilhas e mais pilhas de informações acumuladas por mais de 30 anos de monitoramento de radiação. Minha função: interpretar e tentar fazer algum sentido daquilo, além de continuar adquirindo ainda mais dados espectrais.
Foi quando acabei descobrindo o universo do machine learning.
Se uma pessoa consegue interpretar picos em espectros de radiação a olho nu, uma máquina também deveria conseguir. Pesquisei e acabei desenvolvendo um classificador supervisionado de espectros de radiação que acabou melhorando a sensibilidade do método analítico do laboratório de 75% para 95%.
Gostei tanto da brincadeira que acabei fazendo um mestrado na UNESP onde pude aprimorar meus conhecimentos em machine learning aplicada à espectrometria de amostras ambientais. Em vista da minha paixão por dados e estatística, me tornei encarregado por supervisionar os cálculos de incertezas da divisão e também pelo treinamento dos meus colegas de trabalho, com visível melhora na qualidade e confiabilidade dos resultados.
Foi então que descobri: eu estava mergulhado de cabeça na Ciência de Dados e não sabia.
Resolver problemas de segunda ordem, interpretar números e otimizar resultados de análises radiométricas sempre foi a minha praia. Agora, busco uma oportunidade de expandir meus horizontes e contribuir com minhas habilidades em um projeto prático e significativo fora das paredes de um laboratório. Seja para combater fraudes bancárias, identificar queimadas em imagens de satélites ou detectar picos de radiação, meu objetivo é fazer com que a máquina sirva à humanidade e não o contrário.
Atualmente
- Estudando para conseguir meu nanodegree em Data Science pela Udacity 🎓
- Aprendendo Kotlin para programar aplicativos de Android para meus futuros projetos de machine learning 🌱
- Procurando projetos onde eu possa resolver problemas e otimizar soluções com os meus conhecimentos de ciência de dados 📈
Mais fatos sobre mim
- Pronomes: ele / ele ️🧔🏻
- Eu desenho um webcomic chamado Nebulosa Bar.
- Gosto de resolver desafios de xadrez
- Meu esporte favorito é levantar coisas pesadas e colocá-las no chão.
- Adoro fotografia - fotografo principalmente paisagens como desculpa para visitar a natureza de vez em quando.
- Escrevo ensaios longos e tediosos sobre no meu blog pessoal sobre filosofia, racionalidade, psicologia cognitiva e ficção histórica.
- Eu também mantenho um Zettelkasten online, um jardim digital de notas altamente interconectadas sobre uma variedade de tópicos que despertam meu interesse. Você pode lê-los aqui.
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