David Sousa de Oliveira

David Sousa de Oliveira

Biografia

Sou formado em Licenciatura em Física com especialização em Metodologia do Ensino da Matemática e Física. Atualmente trabalho no Cargo de Assistente em Administração em uma Instituição Pública Federal de Ensino. Trabalhei como auxiliar administrativo no Conselho Regional de Medicina do Maranhão o qual prestei concurso público e conquistei a 1ª colocação. Iniciei o Curso de Análise e Desenvolvimento de Sistema na Universidade Paulista, na modalidade EAD no ano de 2022 com previsão de término em 2024.

Atividade nos últimos 30 dias

Formações concluídas

Cursos concluídos

  • Data de início: 04/04/2023 Data de finalização: 07/04/2023
    Análise de experimentos: testes, mapas de cores e análises dos dados.
  • Data de início: 01/06/2023 Data de finalização: 06/06/2023
    Clustering aplicado: recomendando músicas com K-Means
  • Data de início: 17/05/2023 Data de finalização: 20/05/2023
    Clustering: extraindo padrões de dados
  • Data de início: 30/01/2023 Data de finalização: 02/02/2023
    Corretor Ortográfico em Python: aplicando técnicas de NLP
  • Data de início: 29/01/2023 Data de finalização: 30/01/2023
    Data Science: análise de series temporais
  • Data de início: 23/01/2023 Data de finalização: 24/01/2023
    Data Science: analise e visualização de dados
  • Data de início: 03/03/2023 Data de finalização: 18/03/2023
    Data Science: testes estatísticos com Python
  • Data de início: 24/01/2023 Data de finalização: 27/01/2023
    Data Visualization: explorando com Seaborn
  • Data de início: 19/03/2023 Data de finalização: 01/04/2023
    Estatística com Python: Correlação e Regressão
  • Data de início: 02/02/2023 Data de finalização: 14/02/2023
    Estatística com Python: frequências e medidas
  • Data de início: 14/02/2023 Data de finalização: 19/02/2023
    Estatística com Python: probabilidade e amostragem
  • Data de início: 19/02/2023 Data de finalização: 25/02/2023
    Estatística com Python: testes de hipóteses
  • Data de início: 24/05/2023 Data de finalização: 25/05/2023
    Machine Learning parte 1: otimização de modelos através de hiperparâmetros
  • Data de início: 25/05/2023 Data de finalização: 29/05/2023
    Machine Learning parte 2: otimização com exploração aleatória
  • Data de início: 08/04/2023 Data de finalização: 09/04/2023
    Machine Learning: classificação com SKLearn
  • Data de início: 09/04/2023 Data de finalização: 14/05/2023
    Machine Learning: classificação por trás dos panos
  • Data de início: 16/04/2023 Data de finalização: 01/06/2023
    Machine Learning: classificação por trás dos panos
  • Data de início: 12/05/2023 Data de finalização: 17/05/2023
    Machine Learning: lidando com dados de muitas dimensões
  • Data de início: 20/05/2023 Data de finalização: 24/05/2023
    Machine Learning: validação de modelos
  • Data de início: 07/07/2023 Data de finalização: 19/07/2023
    Modelagem de banco de dados relacional: entendendo SQL
  • Data de início: 10/05/2023 Data de finalização: 10/06/2023
    Modelagem de banco de dados relacional: modelagem lógica e física
  • Data de início: 20/06/2023 Data de finalização: 07/07/2023
    Modelagem de banco de dados relacional: normalização
  • Data de início: 05/05/2023 Data de finalização: 07/05/2023
    Modelagem de banco de dados: entidades, relacionamentos e atributos
  • Data de início: 21/01/2023 Data de finalização: 26/01/2023
    Pandas: formatos diferentes de entrada e saída (IO)
  • Data de início: 10/01/2023 Data de finalização: 21/01/2023
    Python Pandas: tratando e analisando dados
  • Data de início: 19/12/2022 Data de finalização: 30/12/2022
    Python para Data Science
  • Data de início: 04/01/2023 Data de finalização: 07/01/2023
    Python para Data Science: Funções, Pacotes e Pandas
  • Data de início: 30/12/2022 Data de finalização: 04/01/2023
    Python para Data Science: linguagem e Numpy
  • Data de início: 02/04/2023 Data de finalização: 04/04/2023
    Regressão Linear: técnicas avançadas de modelagem
  • Data de início: 01/04/2023 Data de finalização: 02/04/2023
    Regressão linear: testando relações e prevendo resultados
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