Python e análise de dados
Python, Pandas, NumPy, análise exploratória, tratamento de dados e construção de fluxos de processamento.
Cientista de Dados | Aprendizado de Máquina | Previsão e Otimização
Lucas Ribeiro Alves Costa
Cientista de Dados com experiência em Aprendizado de Máquina, previsão, otimização e sistemas inteligentes para suporte à tomada de decisão. Desenvolvo soluções baseadas em dados para previsão, otimização e inteligência operacional em aplicações industriais e energéticas.
- PS Soluções
- Cientista de Dados Projeto P&D em Energia Inteligente Jul/2025 – Atual
- UNIFEI
- Mestrado Engenharia de Produção Aprendizado de Máquina Explicável Concluído em 2025
- Instituto Gnarus
- Mestrado Energia Inteligente EMS para Microrredes Isoladas Concluído em 2026
- UNIFEI
- Doutorado Engenharia de Produção Em andamento Início em 2026
Sobre mim
Ciência de Dados com base em engenharia, pesquisa aplicada e experiência industrial.
Minha trajetória combina pesquisa aplicada, Aprendizado de Máquina, IA Explicável, otimização, previsão e energia inteligente. O foco do meu trabalho é transformar dados em modelos, simulações e ferramentas que apoiem decisões técnicas.
Na PS Soluções, atuo como Cientista de Dados no desenvolvimento de um Sistema de Gerenciamento de Energia (EMS) para microrredes isoladas híbridas PV/BESS/Diesel. Na formação acadêmica, conecto IA aplicada à manufatura, análise de vibração, desgaste de ferramentas e sistemas energéticos inteligentes.
Tecnologias
Ferramentas para modelagem, previsão, otimização e entrega.
Aprendizado de Máquina
Scikit-Learn, validação cruzada, métricas de regressão, seleção de modelos e experimentação.
Aprendizado Profundo e Reforço
TensorFlow, aprendizado por reforço, PPO, Stable Baselines3 e definição de funções de recompensa.
IA Explicável
SHAP, interpretação global/local, importância de variáveis e comunicação de resultados técnicos.
Energia e simulação
EMS, previsão solar, NASA POWER, HOMER Pro, microrredes isoladas, PV, BESS e geradores diesel.
Aplicações e versionamento
Streamlit, Git, GitHub, documentação técnica e preparação de projetos para GitHub Pages.
Experiência profissional
Cientista de Dados em projeto industrial de energia inteligente.
Atuação orientada ao desenvolvimento de modelos, simulações e estratégias de decisão para operação de microrredes isoladas.
PS Soluções
Cientista de Dados
Desenvolvimento de EMS para microrredes isoladas com geração fotovoltaica, sistema de baterias e geradores a diesel, dentro de um contexto de Pesquisa e Desenvolvimento.
- Previsão de geração solar para apoiar decisões do EMS.
- Simulação computacional de estratégias de controle energético.
- Aprendizado de Máquina aplicado à previsão e avaliação operacional.
- Aprendizado por Reforço aplicado ao gerenciamento energético.
- Otimização energética para integração entre PV, BESS e diesel.
- Desenvolvimento de ferramentas em Python para análise, simulação e comparação de cenários.
Projeto principal
EMS para microrredes isoladas híbridas PV/BESS/Diesel.
Principal diferencial técnico do portfólio: um sistema inteligente para gerenciamento energético e otimização operacional de microrredes isoladas.
Metodologia inteligente para operação de microrredes com PV, BESS e gerador diesel.
O projeto compara estratégias de gerenciamento energético para reduzir dependência de diesel e melhorar a tomada de decisão operacional. A solução combina previsão solar, simulação horária, otimização e aprendizado por reforço.
8760 horas
Simulação anual da operação da microrrede.
M1, M2 e M3
Comparação entre estratégias de controle e decisão.
PV + BESS + Diesel
Integração entre fonte solar, baterias e geração térmica.
IA aplicada
Aprendizado de Máquina e aprendizado por reforço aplicados ao EMS.
Problema
- Microrredes isoladas dependem de decisões operacionais com restrições físicas.
- A integração de energia solar e baterias exige coordenação com o gerador diesel.
- O EMS precisa equilibrar consumo de combustível, atendimento da demanda e operação segura.
Abordagem
- Previsão de geração solar para antecipar disponibilidade renovável.
- Simulação anual para avaliar comportamento operacional ao longo de 8760 horas.
- Comparação entre métodos M1, M2 e M3 sob a mesma estrutura de avaliação.
Tecnologias
- Python, Pandas, NumPy e Scikit-Learn para dados e modelos.
- TensorFlow e Stable Baselines3 para componentes de aprendizado.
- NASA POWER e HOMER Pro como fontes e ferramentas de apoio ao estudo energético.
Resultado técnico
- Estrutura para comparar estratégias de controle em cenário industrial de energia.
- Avaliação de consumo de diesel e decisão inteligente do despacho energético.
- Base aplicada para evolução de sistemas de suporte à decisão em microrredes.
Projeto desenvolvido no contexto de P&D executado pela PS Soluções. O texto apresenta o desenvolvimento metodológico, simulações e avaliação computacional, sem afirmar implantação física operacional.
Pesquisa aplicada e inovação
Do Aprendizado de Máquina em manufatura ao EMS para energia inteligente.
Os dois mestrados são apresentados como evidências de capacidade técnica aplicada: modelar, prever, interpretar, otimizar e comunicar resultados.
Previsão e interpretação do desgaste de ferramentas com IA explicável.
Pesquisa de mestrado em Engenharia de Produção sobre o torneamento do aço AISI 52100 endurecido por meio de análise de vibração e aprendizado de máquina explicável.
- 78 conjuntos experimentais.
- Processamento de sinais e análise de vibração.
- Aprendizado de Máquina, métodos de conjunto e SHAP.
- R² aproximado de 0,88 no modelo de melhor desempenho.
Gerenciamento energético e otimização operacional de microrredes isoladas.
Pesquisa em Energia Inteligente voltada a microrredes híbridas PV/BESS/Diesel, com previsão, aprendizado por reforço e otimização energética.
- Sistemas de Gerenciamento de Energia para microrredes isoladas.
- Previsão de geração solar.
- Aprendizado por Reforço aplicado a decisões de controle.
- Otimização operacional com simulação computacional.
Formação acadêmica
Formação conectada a dados, engenharia e sistemas inteligentes.
Doutorado em Engenharia de Produção - UNIFEI
Início em 2026. Situação: em andamento.
Mestrado em Energia Inteligente - Instituto Gnarus
Concluído em 2026. Dissertação sobre metodologia inteligente para gerenciamento energético e otimização operacional de microrredes isoladas híbridas PV/BESS/Diesel.
Mestrado em Engenharia de Produção - UNIFEI
Período 2023-2025, concluído em dezembro de 2025. Dissertação em previsão e interpretação do desgaste da ferramenta no torneamento do aço AISI 52100 endurecido com análise de vibração e aprendizado de máquina explicável.
Publicações e eventos científicos
Trabalhos apresentados com contribuição técnica clara.
SBPO 2024
Previsão de Respostas Estruturais de Modelos Fabricados via Impressão 3D por meio de Aprendizado de Máquina. Aplicação de modelos preditivos a respostas estruturais, conectando experimentação em engenharia e Aprendizado de Máquina.
SBPO 2025
Integração de Aprendizado de Máquina e NSGA-II para Otimização no Torneamento de Aço AISI 52100. Uso de modelos preditivos e otimização multiobjetivo para apoiar decisões em manufatura.
SBPO 2025
Da Análise de Dados à Performance em Pista. Estudo de estratégia para Charles Leclerc no GP da China de 2025 usando análise de dados e simulação.
COBEF 2025
Previsão da Vida Útil da Ferramenta no Torneamento por meio de Análise de Vibração e Aprendizado de Máquina. Aplicação de sinais de vibração e aprendizado de máquina ao monitoramento de processos de usinagem.
Destaques técnicos
Resultados que sustentam a trajetória em Ciência de Dados.
Métricas e conquistas que conectam experiência profissional, pesquisa aplicada e desempenho competitivo em desafios de dados.
8760 horas de simulação EMS
Simulação anual da operação de microrrede isolada com PV, BESS e gerador diesel.
R² ≈ 0,88
Resultado aproximado em modelo explicável para previsão de desgaste de ferramenta.
Top 28 no Bootcamp Santander de Ciência de Dados
Classificação entre mais de 10.000 participantes.
4º lugar Hackathon Big Data
Resultado competindo individualmente.
Certificações
Formação complementar em Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina.
Ciência de Dados com Python
Certificação relacionada ao Bootcamp Santander de Ciência de Dados 2025.
Aprendizado de Máquina com Python
Certificação complementar em aprendizado de máquina com Python.
Contato
Aberto a oportunidades em Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina.
Busco oportunidades como Cientista de Dados Júnior, Cientista de Dados Pleno Inicial ou Analista de Aprendizado de Máquina, com foco em dados, modelos preditivos, previsão, otimização e sistemas inteligentes.