Publicações
Produção bibliográfica completa em ordem cronológica inversa, baseada no Currículo Lattes.
Anais de Congressos
Metaheurísticas Busca Tabu e ALNS no Problema do Caixeiro Viajante: aplicação à distribuição de vacinas no Rio Grande do Norte
LVII Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO) — Gramado, RS · Galoá, Campinas, SP
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Aplicação das metaheurísticas Busca Tabu e ALNS (Adaptive Large Neighborhood Search) ao Problema do Caixeiro Viajante, com estudo de caso na distribuição de vacinas no RN.
Estudo e implementação de algoritmos online baseados em aprendizado por reforço para o problema dos K-servos
LVII Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO) — Gramado, RS · Galoá, Campinas, SP
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Trabalho apresentando o estudo e a implementação de algoritmos online baseados em Aprendizado por Reforço (Q-Learning) aplicados ao problema dos K-servos, com experimentos comparativos de desempenho.
Analysis of dengue data, in the municipality of Mossoró, Northeast Brazil, between the years 2015 and 2020, using Python language
18th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI) — Aveiro, Portugal · IEEE · p. 1–10
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Análise de dados de dengue no município de Mossoró (RN) entre 2015 e 2020 utilizando Python, com identificação de padrões temporais e espaciais de ocorrência da doença.
Estudo Comparativo entre dengue, chikungunya e zikavírus na cidade de Recife (PE), no ano 2021, usando a linguagem Python
V Encontro de Computação do Oeste Potiguar (ECOP) — Pau dos Ferros, RN · p. 62–65
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Trabalho apresentado no V ECOP com estudo comparativo das arboviroses dengue, chikungunya e zika em Recife no ano de 2021, com análise computacional em Python.
Use of Python language in the analysis of dengue data in Recife, capital of the state of Pernambuco, Northeast of Brazil and definition of trend line using Machine Learning
17th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI) — Madrid, Espanha · IEEE
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Uso da linguagem Python para análise de dados de dengue em Recife (PE) e definição de linha de tendência com técnicas de Machine Learning.
Artigos em Periódicos
Estudo comparativo entre dengue, chikungunya e zikavírus na cidade de Recife (PE), no ano 2021, usando a linguagem Python
Brazilian Journal of Health Review , v. 6 , p. 10988–10997
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Análise comparativa dos casos de dengue, chikungunya e zika em Recife no ano de 2021, utilizando Python para o processamento e visualização dos dados epidemiológicos.
Perfil epidemiológico das Arboviroses Dengue, Chikungunya e Zikavírus na cidade de Mossoró (RN), entre os anos de 2017 e 2021, utilizando linguagem de programação Python
Revista Caribeña de Ciencias Sociales , v. 12 , p. 1068–1080
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Estudo do perfil epidemiológico das principais arboviroses na cidade de Mossoró (RN) entre 2017 e 2021, com análise computacional em Python.
Perfil epidemiológico da Febre Amarela no Brasil, entre os anos de 1994 e 2021, através da análise de dados oficiais do Datasus
Brazilian Journal of Health Review , v. 6 , p. 13800–13812
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Análise epidemiológica da Febre Amarela no Brasil no período de 1994 a 2021 utilizando dados oficiais do Datasus, com técnicas de análise de dados em Python.
Capítulos de Livros
Recife, Pernambuco, Northeast Brazil: Comparison between cases of dengue, chikungunya and zikavirus in the year 2021, using the Python language
In: Development and its Applications in Scientific Knowledge — Seven Editora , São Paulo , v. 1 , p. 1–8
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Capítulo de livro internacional apresentando a análise comparativa de arboviroses em Recife em 2021 com a linguagem Python.
Aplicando conhecimentos de análise de dados em um estudo de caso sobre dengue em Mossoró, Rio Grande do Norte, Nordeste do Brasil
In: Open Science Research VI — Editora Científica Digital , v. 6 , p. 731–745
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Estudo de caso sobre dengue em Mossoró (RN) aplicando técnicas de análise de dados e ciência de dados para identificação de padrões epidemiológicos.
Projetos de Pesquisa e Desenvolvimento
SMARTLAB — Uma proposta de modernização para ambientes de pesquisa acadêmicos
Em andamento
Coordenador — UFERSA
Implementação de infraestrutura de Internet das Coisas (IoT) para modernização de laboratórios de pesquisa acadêmica. O projeto integra hardware para controle de acesso via RFID, monitoramento ambiental e segurança perimetral, além de uma plataforma de software centralizada. Visa otimizar a gestão de recursos, reduzir custos operacionais com energia e fornecer dados para análises sobre o comportamento de uso do espaço.
Análise preditiva do desempenho no ENEM: explorando fatores regionais, sociais e de gênero com técnicas de ciência de dados
Em andamento
Integrante / Orientador de IC — UFERSA
Projeto que explora os microdados do ENEM disponibilizados pelo INEP para identificar correlações entre desempenho acadêmico e variáveis socioeconômicas, regionais e de gênero. Aplica técnicas de aprendizado supervisionado e não supervisionado (regressão logística, árvores de decisão, clustering) para construção de modelos preditivos e análise do impacto de políticas públicas educacionais.
Estudo e aplicação de técnicas de Ciência de Dados e ML para identificação de áreas prioritárias para vigilância e controle de arboviroses em Mossoró-RN (Parte 2)
Concluído
Aluno de Iniciação Científica — UFERSA · Orientadora: Profª. Angélica Félix de Castro
Continuação do projeto de mapeamento epidemiológico de arboviroses em Mossoró (RN), ampliando a base de dados e os modelos preditivos para vigilância em saúde pública. Desenvolvido como Iniciação Científica sob orientação da Profª. Angélica Félix de Castro.
Estudo e aplicação de técnicas de Ciência de Dados e ML para identificação de áreas prioritárias para vigilância e controle de arboviroses em Mossoró-RN
Concluído
Aluno de Iniciação Científica — UFERSA · Orientadora: Profª. Angélica Félix de Castro
Projeto inaugural de pesquisa utilizando técnicas de Ciência de Dados e Machine Learning para mapeamento epidemiológico e identificação de áreas prioritárias para vigilância e controle de arboviroses (dengue, chikungunya, zika) em Mossoró-RN. Desenvolvido como Iniciação Científica sob orientação da Profª. Angélica Félix de Castro.