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Cientista de Dados e Analista, Gerente de Projetos
Modelos puramente baseados em dados frequentemente perdem falhas porque ignoram a realidade física. Este projeto preenche essa lacuna combinando aprendizado de máquina com expertise no domínio mecânico, entregando um pipeline de rastreamento de ativos de alta fidelidade que respeita variáveis físicas como limites térmicos, estresse e frequências vibracionais.
Especialidade:
Detecção de anomalias
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Análise preditiva
Linguagem de programação:
Python
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SQL
Frameworks:
Scikit-learn
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Panda