Sobre

Doutorando em Informática na área de banco de dados pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro - PUC-RIO (término previsto para 2018).
Mestrado em Informática (2014) pela PUC-RIO.
Graduação em Sistemas de Informação (2011) pelo Centro Universitário de Anápolis - UniEvangélica.
Graduação em Pedagogia (2007) pela Universidade Estadual de Goiás.

Trabalho atualmente como pesquisador em informática no Laboratório BioBD (PUC-Rio), atuando principalmente nos seguintes temas: banco de dados, tuning automático de banco de dados, migração de dados, engenharia de software, programação orientada a objetos, desenvolvimento de software baseado em componentes, reuso de software e programação. Possuo experiência profissional como administrador de banco de dados, gerente em desenvolvimento de software, engenheiro de software e desenvolvimento web.

Áreas de interesse


Eu amo projetar e desenvolver softwares.
Se você quiser falar sobre qualquer coisa que envolva desenvolvimento de software, ficarei satisfeito em ouvi-lo (e palpitar se possível =D).

Projetos e publicações

Pesquisa

Desenvolvimento


Disciplinas em andamento (2015)

  • INF2032 - Tópicos de Banco de Dados III - Bancos de Dados e Aplicações Científicas
    Tem por objetivo discutir e avaliar sobre temas atuais de pesquisa em Bancos de Dados. Em particular, tópicos relacionado com sistemas e aplicações ditas científicas, como é o caso de bioinformática e ciências da vida em geral. Nesta disciplina serão discutidas aplicações conhecidas, soluções existentes e oportunidades criadas por problemas recentes. Apesar de potencialmente envolver vários aspectos de computação, a ênfase será dada em problemas relacionados com bancos de dados.

  • INF2056 - Algoritmos Distribuídos
    O objetivo desta disciplina é apresentar alguns algoritmos fundamentais usados em sistemas distribuídos, os modelos de sistema assumidos para estes algoritmos e considerações práticas para a implementação dos mesmos. Além de conhecerem os conceitos teóricos, os alunos deverão obter experiência prática com a implementação de alguns algoritmos.
    Trabalhos:

  • INF2981 - Aprendizado de maquina
    O objetivo deste curso é apresentar os conceitos e métodos computacionais disponíveis para problemas clássicos de Aprendizado de Máquina, tais como predição, classificação, regressão e agrupamentos. A ênfase é no uso de modelos probabilísticos.

Principais disciplinas cursadas (2013 e 2014)

Relação das principais disciplinas cursadas durante a pós-graduação (mestrado e doutorado) na PUC-Rio.