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Contribuciones
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How can you optimize data manipulation for text, image, and time series data?
Consider evaluating different sliding window sizes to select a good tradeoff between size and accuracy. Analyze secondary time series that could be correlated with your main time series. Establish a good baseline to evaluate model quality.
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How can you optimize data manipulation for text, image, and time series data?
You can train GANs model to generate images to augment the diversity of your dataset. Another idea is to use active learning or week supervised learning to increase the number of labeled images in a much faster way. Moreover, make use of pre-trained models for feature extraction, also fine tuning these models to optimize your feature extraction process.
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How can you optimize data manipulation for text, image, and time series data?
You can also use apply Encoder Transformer such as BERT mod to generate more efficient embeddings for your tokens. You can even fine tune your model to optimize your embeddings generation to solve your desired tasks. Another approach is to increase your dataset through the use of Data Augmentation techniques, such as word replacing, word order changing in order to increase the diversity data in your dataset.
Actividad
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Experiencia y educación
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Factored
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Licencias y certificaciones
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MCTS: Microsoft SQL Server 2008, Business Intelligence Development and Maintanance
Microsoft
Expedición:ID de la credencial 70-448 -
MCTS: Microsoft SQL Server 2008, Database Development
Microsoft
Expedición:ID de la credencial 70-433 -
MCTS: Microsoft .NET Framework 2.0 Application Development Foundation
Microsoft
Expedición:ID de la credencial 70-536 -
MCTS: Microsoft SQL Server 2005 - Implementation and Maintenance
Microsoft
Expedición:ID de la credencial 70-431 -
Cursos
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C#.NET – Centro de Inovação Microsoft SENAC-SP
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DBM – Database Marketing (Gestão de Bando de Dados) – ESPM
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Inglês – Solo Idiomas
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Liderança e Oratória – Coopercotia Atlético Clube
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Maintaining a Microsoft SQL Server 2008 Database – Brás Figueiredo
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Microsoft PerformancePoint Server 2007 – Ka Solution
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QlickView
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Summer School on Big Data (one-day participation) - EMC²/UFRJ
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Reconocimientos y premios
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Winner of Innovation Campaign #InovaRecovery
Grupo Recovery
Winner of innovation campaign #InovaRecovery with the project Client Journey Analysis, through the building of natural language processing models in order to classify client messages.
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Winner of the Itaú Unibanco datathon "Data Battle"
Itaú Unibanco
Winner of the external "Data Battle" datathon, promoted by Itaú Unibanco, representing the public security area, through the development of a plugin solution to map apps, to add recommendations that takes in consideration safety matters, making use of geolacated datasets such as crime reports, streets maintenance, police station proximity, between others.
Idiomas
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Inglês
Competencia profesional completa
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