Skip to content
View felipesilvaibi's full-sized avatar

Block or report felipesilvaibi

Block user

Prevent this user from interacting with your repositories and sending you notifications. Learn more about blocking users.

You must be logged in to block users.

Please don't include any personal information such as legal names or email addresses. Maximum 100 characters, markdown supported. This note will be visible to only you.
Report abuse

Contact GitHub support about this user’s behavior. Learn more about reporting abuse.

Report abuse
felipesilvaibi/README.md

Olá, me chamo Felipe

Brasileiro, desenvolvedor de software tradicional e de Machine Learning

  • 🔭 Atualmente trabalho como Engenheiro de software. Projetando, desenvolvendo, implantando e monitorando serviços web

  • 🌱 Estou estudando Engenharia e Arquitetura de Software

  • 👯 Procuro colaborar com Design e Arquitetura de Software, e Machine Learning

  • 🤝 Procuro ajuda com Engenharia e Arquitetura de Software

  • 💬 Me pergunte sobre Design de projeto, desenvolvimento PHP/Python/Typescript, Git, CI/CD, Terraform e GCP

  • ⚡ Fatos curiosos Curto café, código, jogos, GYM e brincar com o meu cachorro

Connect with me:

felipe-da-silva-89078b15a llipes

Languages and Tools:

docker express flask git grafana heroku javascript jenkins jest kubernetes mysql nodejs opencv pandas php postgresql postman python pytorch scikit_learn seaborn tensorflow

Pinned Loading

  1. algoritmo_genetico_problema_mochila algoritmo_genetico_problema_mochila Public

    Projeto de algoritmo de otimização (genético) aplicado ao problema da mochila binária. 100% construído com a linguagem web "PHP"

    PHP 1

  2. mlops-basic mlops-basic Public

    Projeto de MLOPS com Cookiecutter, MLFLOW, DVC, Flask API, Pytest, EvidentlyAI, Github Actions e Heroku App (para fins didáticos)

    Python

  3. predicao-falha-entrega-logistica predicao-falha-entrega-logistica Public

    Projeto básico de Machine Learning aplicado para a predição de atraso de entregas em empresa de logística, utilizando RobustScaler, SMOTE, MLPClassifier, DecisionTreeClassifier, KNN e GridSearchCV

    Jupyter Notebook

  4. predicao_churn predicao_churn Public

    Projeto de Machine Learning aplicado para predição de churn de clientes de empresa imobiliária, utilizando: Chi-squared, VIF, LIME, SMOTE, RobustScaler, KFold, BayersSearchCv, GradientBoostingClass…

    Jupyter Notebook

  5. sistemas-recomendacao sistemas-recomendacao Public

    Diferentes conceitos aplicados a sistemas de recomendação (com e sem Machine Learning). Abordagens: Recomendação baseada em popularidade, e por filtragem Colaborativa com KNN e SVD

    Jupyter Notebook

  6. api-enquetes api-enquetes Public

    API Typescript de Enquetes com NodeJs, Typescript, TDD, DDD, Clean Architecture, SOLID e Design Patterns (para fins didáticos)

    TypeScript