Pedro Henrique

Engenheiro DevOps

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Sobre

Engenheiro DevOps com conhecimento em monitoramento, análise de dados e desenvolvimento de software. Tenho certificações AWS CLF-C02, Google GCCF e OCI Foundations Associate. Sou proativo e dedicado a entregar soluções técnicas para pequenas e médias empresas. Experiência comprovada em projetos de modelagem preditiva, automação de processos e desenvolvimento de software pessoal.

Engenheiro DevOps

Nos últimos anos, foquei em desenvolver minhas habilidades técnicas e interpessoais. Habilidades técnicas essas como conhecimento de linguagens de programação, ferramentas de automação, conteinerização, plataformas em nuvem, pipelines de CI/CD, ferramentas de gerenciamento, ferramentas de monitoramento e logs.

Skills

Trabalho em Equipe

Comunicação

Storytelling

Proatividade

Python

R

JavaScript

MySQL

scikit-learn

PostgresSQL

Pandas

AWS

Apache Spark

TensorFlow

GCP

Polars

Git

Flask

github

OCI

Currículo

Formação

Análise de Dados com Software R

2024 -2025

USP/ESALQ

Extensão Universitária desde a manipulação e visualização até a aplicação de técnicas estatísticas avançadas e modelos preditivos e estruturação de bancos de dados, a implementação de Análise de Correspondência, Fatorial, PCA, Clustering, Modelos de Machine Learning e Regressão.

Tecnologia em DevOps

2024 - 2026

Universidade Anhanguera São Paulo

Formação focada em automação de processos de TI para otimizar infraestrutura e impulsionar resultados de Dev e Ops através da análise de dados. Experiência em agilizar o desenvolvimento e atualização de software, colaborar com a estabilidade de sistemas, criar e monitorar métricas de desempenho e implementar integração contínua.

Cloud Computing

2025 - 2026

Escola da Nuvem

Princípios básicos de nuvem (IaaS, PaaS, SaaS), Computação (Serviços de computação EC2 na AWS), Armazenamento (S3, EBS e EFS), Banco de dados (RDS e DynamoDB) Infraestrutura global, Automação na AWS (CloudFormation, AWS CDK e Terraform para IaC).

Data Science + IA

2025 - 2026

Alura Latam

Envolvendo o desenvolvimento em Machine Learning (modelos preditivos, classificação, regressão), Estatística e Probabilidade, Banco de Dados (SQL e NoSQL), Engenharia de Dados, Inteligência Artificial (Redes Neurais, PLN, Visão Computacional), Cloud Computing, (Scala em nuvem, S3, SageMaker, BigQuery), Visualização de Dados e Governança de Dados.

Profissional

Engenheiro DevOps

Jun/2025 - Atual

Autônomo

Conduzi uma analise de churn em rede de telecomunicaçoes, identificando que contratos mensais representam 42,7% dos cancelamentos e propus estrategias de retençao baseadas em padroes comportamentais.

Desenvolvi um software de tratamento de metadados em arquivos de mídia (fotos/vídeos) com reduçao de ate 81% no tamanho de arquivos (575MB para 105MB) com mínima perda de qualidade utilizando FFmpeg, PIL e Flet, otimizando drasticamente custos de armazenamento.

Elaborei modelo de classificaçao para avaliar qualidade de instrutores em instituiçoes de ensino alcançando 90.12% de acuracia com Random Forest, comparando desempenho com Regressao Logística e KNN.

Membro Convidado - Comitê de IA

JUL/2025 - Atual

PUC angels (Remoto)

Participação ativa de eventos e discussões multidisciplinares, promovendo o uso consciente e colaborativo. Identificar e explorar aplicações estratégicas de IA para resolver desafios de negócios.

Projetos

MNF (Menor Não Fica) - Otimizador de Mídias

Ferramenta simples para otimizar imagens e vídeos, reduzindo seu tamanho sem perder qualidade significativa. Desenvolvido basicamente com, FFmpeg para vídeos e PIL para imagens, e Flet para a interface gráfica.

[Prévia] - BankUP - Sistema Bancário

O objetivo é desenvolver um sistema bancário, aplicando diversas linguagens de programação relevantes. Através desta implementação prática, busca-se consolidar conhecimentos em desenvolvimento de software, abordando desde conceitos básicos até técnicas avançadas de programação.

Sistema de E-commerce

O sistema foi desenvolvido como parte de um projeto acadêmico, com o objetivo de consolidar e demonstrar as habilidades técnicas adquiridas ao longo do semestre. O projeto consiste na criação de uma plataforma de e-commerce segura, escalável e funcional, que incorpora as melhores práticas de desenvolvimento de software.

Avaliação preditiva da qualidade de instrutores em instituições da ensino usando Machine Learning

Projeto de ML para prever a qualidade de instrutores em instituições de ensino com base em avaliações de estudantes. Este projeto visa desenvolver um modelo de ML capaz de prever a qualidade de instrutores com base em avaliações de estudantes.

Perfil dos Acidentes nas Rodovias Brasileiras: Estudo de Caso com Dados da PRF

Investigar e classificar acidentes em rodovias federais brasileiras, utilizando a linguagem R para análise de dados.

PyDataViz

O PyDataViz será desenvolvido com o intuito de demonstrar a usabilidada de gráficos diferentes em python e suas aplicações. Irei explicar para que cada gráfico serve e como utilizar da melhor maneira.

Challenge Alura Store

Análise estratégica de 4 lojas para identificar a unidade com menor desempenho e recomendar sua venda. Projeto elaborado para aprovação da Oracle Next Education.

Case de quantidade de empregados, média salarial max min

Este código PostgresSQL cria e banco de dados para gerenciamento de recursos humanos de uma empresa, com foco em departamentos, empregados e seus vencimentos.

Biblioteca

Esta seção reúne links e downloads de livros, artigos e materiais que me ajudaram e recomendo tanto para iniciantes quanto para quem busca aprofundar conhecimentos em Programação, Ciência de Dados, Machine Learning, Cloud Computing, Matemática e áreas correlatas. Cada obra foi selecionada por seu valor didático e capacidade de esclarecer conceitos complexos de forma acessível.

Manual de Análise de Dados

O livro apresenta as principais técnicas estatísticas, de modelagem multivariada e de machine learning. Após a introdução dos conceitos pertinentes a cada técnica de modelagem, são utilizadas bases de dados que possibilitam a resolução de exercícios práticos em Excel, SPSS, Stata, R e Python.

Python para Análise de Dados, 3ª Edição

Este livro aborda os detalhes práticos da manipulação, processamento, limpeza e processamento de dados em Python.O objetivo é oferecer um guia para as partes da linguagem de programação Python e seu ecossistema de bibliotecas e ferramentas orientadas a dados.

Estruturas de Dados e Algoritmos com JavaScript

O livro serve como um caminho para o JavaScript. Você também terá uma melhor compreensão de como e por que os grafos – uma das estruturas de dados mais complexas que há – são amplamente usados em sistemas de navegação por GPS e em redes sociais.

Lógica de Programação e Algorítmos com JavaScript

Introdução à programação de computadores com exemplos e exercícios para iniciantes. Os capítulos cobrem os temas abordados na disciplina de Algoritmos: entrada e saída de dados, condições, repetições, vetores, strings, datas, funções com passagem e retorno de parâmetros, depuração de programa.

Machine Learning

Com notas, tabelas e exemplos detalhados, esta referência prática ajudará você a navegar pelo básico do machine learning. Ideal para programadores, cientistas de dados e engenheiros da área de IA, este livro apresenta uma visão geral do processo de machine learning e da classificação com dados estruturados.

Fundamentos Matemáticos para a Ciência da Computação

Visa fornecer os embasamento matemáticos essenciais para estudantes de ciência da computação. A terceira edição, assim como as posteriores, aborda os conceitos fundamentais da matemática discreta de forma clara e acessível, com muitos exemplos e exercícios para facilitar o aprendizado.

Data Science do zero 1º Edição

Com uma abordagem hands-on, o livro cobre desde conceitos básicos de Python, estatística e álgebra linear até tópicos avançados como machine learning (regressão, classificação, clustering), redes neurais e processamento de linguagem natural (NLP).

Algoritmos - Teoria e Prática

A obra cobre desde fundamentos matemáticos até algoritmos avançados, incluindo ordenação, estruturas de dados (grafos, árvores, tabelas hash), algoritmos de otimização, processamento de strings, NP-completude e muito mais.

Python Escreva seus primeiros programas

Exemplos claros e exercícios progressivos, a obra é perfeita para iniciantes sem experiência prévia, ajudando a desenvolver a lógica de programação enquanto aplica os conhecimentos em projetos simples.

Storytelling com dados

Princípios fundamentais de visualização de dados e técnicas de storytelling para evitar gráficos confusos e destacar informações relevantes.

Estruturas de Dados Usando C

Conceitos fundamentais, como arrays, listas encadeadas, pilhas e filas, até estruturas mais complexas, como árvores (binárias, AVL, B), grafos, hashing e algoritmos de ordenação e busca.

Introduction to Data Science

O livro explora bibliotecas como Pandas, NumPy, Matplotlib e Scikit-learn, guiando o leitor por todo o fluxo de trabalho da ciência de dados: coleta, limpeza, análise, modelagem e visualização de dados.

Introdução à Estatística no software R

Guia prático para análise estatística usando R, abordando desde conceitos básicos até técnicas avançadas, com exemplos aplicados e integração de pacotes essenciais.

Aprendizado de máquina: uma abordagem estatística

Voltado para estudantes e profissionais de estatística e ciência de dados, a obra aborda desde conceitos introdutórios até tópicos avançados, sempre com explicações intuitivas, exemplos práticos e implementações em R.

Mandalas, curvas clássicas e visualização com R

Este livro demonstra a aplicação do R em um contexto incomum para um software estatístico, destacando não apenas a flexibilidade da linguagem, mas também a evolução dos pacotes gráficos.

Introdução à Programação com Python

Este livro é para quem está dando os primeiros passos na programação, mesmo sem ter nenhum conhecimento prévio. De forma clara e didática, ele te conduz pelos fundamentos essenciais da lógica de programação e dos algoritmos, usando a linguagem Python.

Introdução à Lógica para a Ciência da Computação

O livro tem capacidade de conectar conceitos teóricos à realidade da ciência da computação. Ele explora como a lógica é aplicada no desenvolvimento de linguagens de programação, na criação de bancos de dados, na verificação de programas, na inteligência artificial e em diversas outras áreas.

A inteligência artificial nas ciências de dados

O livro é composto por seis capítulos, onde abordar técnicas e algoritmos da Inteligência Artificial aplicados na Ciência de Dados, permitindo análise, predição e automação.

Guia Scrum para quem não é de TI

O objetivo do livro é explicar o método Scrum para pessoas que não são da área de Tecnologia da Informação. Ele detalha os papéis, eventos, artefatos e regras do Scrum, que permitem a equipes de alta performance entregar produtos complexos de forma incremental e adaptável.

Fundamentos de Engenharia de Dados

O livro oferece uma abordagem prática e abrangente, cobrindo os fundamentos teóricos e as habilidades práticas necessárias para projetar, construir e manter sistemas de dados robustos e escaláveis

Estatística e Ciência de Dados

O livro consegue guiar o leitor por temas essenciais, desde os fundamentos da estatística descritiva e inferencial até tópicos mais avançados, como modelagem preditiva, aprendizado de máquina e análise de grandes volumes de dados.

Django de A a Z

Com uma abordagem prática, o leitor aprenderá a trabalhar com o modelo MVC construir modelos de dados eficientes, criar rotas e views, gerenciar templates e integrar recursos essenciais como autenticação de usuários, formulários e gerenciamento de banco de dados.

Delta Lake: The Definitive Guide

O livro ensina a entender e utilizar o Delta Lake, uma camada de armazenamento de código aberto que traz confiabilidade e desempenho para os data lakes. A obra aborda desde os conceitos fundamentais do Delta Lake, como as transações ACID, controle de versão de dados e schema enforcement, até tópicos mais avançados.

Cucumber e RSpec

Este livro ensina você a desenvolver aplicações Ruby de forma mais eficiente e confiável usando testes e especificações. Ele foca em duas ferramentas principais: Cucumber para escrever testes que podem ser entendidos por qualquer pessoa, inclusive não-desenvolvedores, e RSpec para criar testes de unidade e integração mais técnicos.

A era do capitalismo de vigilância

O livro descreve como grandes corporações, especialmente as de tecnologia, estão coletando uma quantidade massiva de dados sobre nós. No contexto da ciência de dados, isso significa que algoritmos avançados são empregados para analisar esses dados e prever nossos comportamentos futuros.

Linguagens de programação e estrutura de dados

O livro aborda de forma clara e acessível os conceitos fundamentais das linguagens de programação e, como o próprio nome indica, as estruturas de dados que são maneiras eficientes de organizar e armazenar informações para que os programas funcionem melhor.

Algoritmos e Estruturas de Dados I

Um texto didático focado nos fundamentos da programação e organização de dados. Ele apresenta os conceitos essenciais de algoritmos, que são como "receitas" para resolver problemas computacionais, e estruturas de dados, que são formas eficientes de armazenar e organizar informações no computador.

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