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APRESENTAÇÃO PESSOAL:

Em 2021, retornei ao Brasil após passar pouco mais de dois anos e meio dedicado ao meu desenvolvimento pessoal e profissional na Europa.

Durante minha estadia em importantes polos tecnológicos na Itália e em Portugal, tive a oportunidade de participar de eventos realizados por grandes empresas como IBM, Google, Relayr, DriverlessAI (H2OAI), Logoplaste, Erising, além de renomadas instituições de ensino e associações mundialmente reconhecidas, como o World Economic Forum, C4IR, entre outras.

Essa experiência me permitiu adquirir conhecimentos e vivências que me capacitaram a compreender as profundas transformações que estão ocorrendo no cenário mundial, bem como entender o caminho do dinheiro, as dinâmicas geopolíticas e as suas oportunidades resultantes. Tenho familiaridade com conceitos como Economia dos 80%, o Grande Reset, além de estar atualizado sobre tecnologias emergentes e tendências globais, como inteligência artificial, integração de novas tecnologias com metodologias de gestão de empresas (como Smart Manufacturing, Business Intelligence e Indústria 4.0).

Minha formação acadêmica e trajetória profissional englobam uma diversidade de papéis, como executivo administrativo de inteligência de negócios, engenheiro de automação/robótica, cientista de dados, desenvolvedor de inteligência artificial, especialista em qualidade. Nas horas livres sou mentor voluntário, escritor, astrônomo amador e escritor/filósofo.

É importante destacar que possuo cidadania brasileira e italiana, o que me proporciona livre acesso a diversos países. Além disso, recebi reconhecimento por meio de certificações relevantes, incluindo uma de descaque concedida pela Google Itália. Participei do desenvolvimento de aplicações para empresas como Cocamar, Uninassau, Fiap, Algar Tech, Tecban, Saint Paul & LIT, TNT e Fiat Chrysler Automobiles, utilizando tecnologias disruptivas do mercado, como inteligência artificial, big data, ciência de dados, cloud computing, visual recognition, machine learning, containers e IoT.

Atualmente, continuo aprofundando meus conhecimentos nessas tecnologias mencionadas e em outras, enquanto trabalho em projetos próprios, projetos familiares e projetos co-participativos. Ofereço consultorias executivas personalizadas, presenciais e/ou virtuais em nível mundial, onde identifico problemas e apresento soluções em áreas como inteligência de negócios, gestão financeira, marketing 5.0 (com trabalho de atualização pela FGV - Fundação Getúlio Vargas), organização de departamentos com metodologias específicas, pesquisas em áreas estratégicas com machine learning e inteligência artificial, bem como outras atividades freelancer correlatas. Destaco meu trabalho de pesquisa e criação de Dossiê Técnico sobre Áreas de Investimento em Portugal, incluindo estudo de mercado completo realizado com data science, dados auditados e validados pelo "CI", além de panoramas socioeconômicos, mapeamentos e vídeos.

Minha formação acadêmica inclui especialização em Administração de Empresas pela FGV - Fundação Getúlio Vargas, instituição constantemente classificada em primeiro lugar na América Latina e reconhecida como uma das 100 melhores do mundo na minha área de especialização. Sou graduado em Engenharia de Controle e Automação, com registro no CREA, e possuo formação técnica em Mecatrônica Industrial. Minha ampla gama de certificados e experiências abrange áreas como qualidade, informática, marketing, finanças, entre outras.

Também sou proprietário de grupos de marketing de rede, com base em estudos autorais próprios sobre marketing e vendas, aprovados pela FGV - Fundação Getúlio Vargas, alcançando até 4,5 milhões de inscritos.

Estou preparado para resolver problemas e estabelecer negócios de sucesso. Busco parcerias nas áreas administrativa, comercial, executiva ou técnica, onde possa contribuir com minhas habilidades e afinidades em atividades organizacionais e estratégicas.

Possuo aptidões para negócios, tecnologias, pessoas e processos, impulsionadas por minha ampla formação, que inclui mais de 500 certificações, e minhas experiências profissionais abrangem todos os departamentos de uma empresa. Tenho facilidade em aprender rapidamente qualquer área e sou capaz de solucionar problemas e identificar oportunidades em qualquer situação.

Além disso, possuo amplo conhecimento das técnicas e ferramentas mais recentes e avançadas para transformar dados brutos em informações significativas. Esse domínio é essencial para tomar decisões importantes de maneira efetiva, segura e fundamentada. Sou capaz de identificar, monitorar, desenvolver e criar novas oportunidades internas e estratégias de negócios que ofereçam vantagem competitiva e estabilidade a longo prazo.

Minhas experiências profissionais e acadêmicas abrangem áreas administrativas e técnicas, o que me permite ter uma visão integrada dos processos em diferentes setores ao tomar decisões e realizar análises. Minhas experiências, perfil e formação são extremamente relevantes, especialmente neste momento de transições econômicas e tecnológicas com o crescimento exponencial de inteligências artificiais.

Participei do Hackathon Empreenda Getnet, com o objetivo de conhecer soluções para impulsionar a receita das pequenas e médias empresas, que atualmente são responsáveis por 30% do PIB brasileiro.

Possuo acesso a dezenas de ferramentas de gestão empresarial, muitas delas de forma vitalícia, como IBM Cloud, Amazon Web Services, Google Cloud, Microsoft Azure, Microsoft 365, OpenAI, projetos no Metaverso (Sansar), entre outras.

Entre minhas atividades anteriores, destaco minha atuação como gestor, auditor e consultor de Sistemas da Qualidade, principalmente em fornecedores industriais. Liderei equipes técnicas e administrativas, otimizei processos por meio de automação e desenvolvimento de sistemas de controle, e solucionei problemas nas áreas de logística, qualidade, engenharia, marketing e vendas. Fui responsável pela criação de um sistema de controle em Excel com VBA que substituiu o padrão mundial no Valeo Group, pelo programa de SPPC (Special Product and Process Characteristics). Também conduzi um estudo que resultou na resolução de um problema técnico persistente no setor de embalagens da Amend Cosméticos. Tive a oportunidade de conhecer praticamente todos os departamentos e suas atividades em empresas de pequeno, médio e grande porte, tanto nacionais quanto multinacionais, etc.

Ao sair da Europa, deixei os cargos de Gestor Comercial / Gestor de Clientes e Consultor Imobiliário / Consultor de Investimentos, respectivamente nas empresas ManpowerGroup Solutions / NOS e RE/MAX Group / Investidor Em Portugal.

Quanto aos meus idiomas, possuo fluência em Português (C2), proficiência em Italiano (C1), nível avançado de Inglês (B2, em breve C1) e nível intermediário de Espanhol (B1). Também trabalho com outras línguas, como por exemplo, realizando trabalhos de recuperação de textos antigos e tradução para outras línguas utilizando inteligência artificial.

Estou confiante de que podemos estabelecer parcerias e realizar negócios bem-sucedidos juntos.

Atenciosamente,

Murilo Krominski

Murilo Krominski's Projects

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Antes de trabalhar com seus dados, é importante conhece-los, e isso se torna fácil com uma EDA que usa bibliotecas Python, como como D-Tale, Sweetviz, Autoviz e Pandas Profilling. A Análise Exploratória de Dados (EDA) é uma das etapas INICIAIS e ESSENCIAIS na maioria dos projetos de ciência de dados e geralmente consiste em executar as mesmas etapas para caracterizar um conjunto de dados (por exemplo, descobrir tipos de dados, informações ausentes, distribuição de valores, correlações, etc.). Dada a repetitividade e semelhança de tais tarefas, existem algumas bibliotecas que se bem usadas, automatizam e ajudam a iniciar o processo. Usar essas ferramentas me dão um impulso significativo quando começo a analisar um novo conjunto de dados. Vale ressaltar que também acho útil usa-las mais tarde no processo de análise, por exemplo, durante a geração de recursos, para obter uma visão geral rápida de como os novos recursos funcionam. Espero que você ache uma ferramenta útil em sua própria análise de dados. Eu criei este de forma que fosse possível utilizar e replicar sua extrutura para agilizar EDAs simples e complexos, de tipos diferentes, e não apenas para este DB. Espero que gostem e que aproveitem bem está primeira parte, que é o EDA completo. A continuação também estará em meu Repositório.

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APP Upgrade Your English B1-C1: Método que desenvolvi para agilizar o aprendizado de idiomas, usado para a língua inglesa (britânica), em um aplicativo para smartfones Android ou IOS, com 4952 aulas de inglês, otimizadas para aprendizado natural, com as palavras em ordem de importância real, algo que penso eu, é um trabalho inédito.

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FLAI Dominando Data Science: Baseado no desafio do Workshop FLAI Dominando Data Science. Relação dos dados com o custo e faz um modelo para prever se clientes do plano de saúde são potenciais fraudadores, de forma que seja possível enviar a informação para um departamento para uma investigação mais minuciosa sobre o potencial fraudador, juntamente a construção uma aplicação web para disponibilizar um acesso ao modelo bastante conveniente para o usuário final.

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[email protected] Analisador de DNA X Doenças e Predisposições Genéticas - Por Murilo Krominski Idealizado e criado por Murilo Krominski, este é provavelmente, no mundo, o primeiro Analisador de DNA X Doenças e Predisposições Genéticas, gratúito e feito para qualquer pessoa que possua os dados Brutos do seu DNA (Raw Data), feito por qualquer laboratório. Qualquer um poderá conhecer as suas predisposições genéticas, isto é, os seus riscos de desenvolver determinadas doenças genéticas. Por hora analisa apenas 18 variantes genéticas associadas ao desenvolvimentos de doenças, mas irá aumentar em futuras atualizações que eu realizar, e trata de descobrir problemas como: Doença de Wilson Deficiência de Alfa-1 Antitripsina (variante PI*Z) Deficiência de Alfa-1 Antitripsina (variante PI*S) Deficiência de fator XII Trombofilia (Fator II - Protrombina) Trombofilia (Fator V de Leiden) Hemocromatose tipo 1 (variante H63D) Hemocromatose tipo 1 (variante C282Y) Hemocromatose tipo 1 (variante S65C) Infarto do miocárdio Doenças mieloproliferativas Amiloidose hereditária (variante V122I) Amiloidose hereditária (variante V50M) Amiloidose hereditária (variante T80A) Polipose associada ao gene MUTYH (variante G396D) Doença de Parkinson e Doença de Gaucher (gene GBA) Doença de Parkinson (gene LRRK2) Câncer Com os resultados, você poderá se planejar melhor para o futuro, sempre com o auxílio de um profissional especializado. É importante recordar que há outros fatores, além dos genéticos, que influenciam no surgimento de doenças. O arquivo de origem deve estar no formato .csv, se chamar "origem.csv" e possuir os dados dispostos da seguinte forma: 1ª Coluna: RSID: string Se disponível, carrega a variante rsID, que identifica o ramo dentro do banco de dados genético público dbSNP(SNP, sigla em inglês para Polimorfismo de Nucleotídeo Único, é uma variação do DNA em uma única base nucleotídica que nos permite traçar propensões e características..) 2ª Coluna: CHROMOSOME: string Indica o número do cromossomo onde se situa a variante genética. Existem 22 pares de cromossomos autossômicos que são indicados com um número e os cromossomos sexuais que são nomeados como X e Y. Há também marcadores no DNA mitocondrial que aparecem listados como “MT”. 3ª Coluna: POSITION: string É a posição variante no cromossomo, a posição do marcador genético de acordo com o conjunto genético humano GRCh37 (http://grch37.ensembl.org/index.html). 4ª Coluna: RESULT: string • O par de valores observados (alelo 1 e alelo 2 - representando os lados paterno e materno, não necessariamente nessa ordem), contém resultados de genotipagem para os marcadores genéticos.

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English_Language_Database_2020: Depois de muitas horas de intensa varredura(web scraping) e de processamento em Cloud da IBM, apresento um Banco de Dados que desenvolvi para servir aplicações que trabalhem com o aprendizado da língua inglesa (britânica). DATABASE com quase 20 mil palavras / frases exclusivas, ordenadas em ordem de importância para aprimorar um vocabulário até a fluência no inglês. Desenvolvido este de forma pública e para mais um Projeto Open Source, também de minha autoria, que usa as melhores técnicas de neurolinguística para memorização.

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Mercado Imobiliário Paranhos Portugal: Realizei um Dossiê a pedido da RE/MAX de Portugal sobre áreas de investimento imobiliário no norte de Portugal. Essa foi a primeira vez que um trabalho assim foi realizado, pois pela primeira vez os dados oficiais das Freguesias foram comparados com os registros de imobiliárias locais que aceitaram fazer parte da pesquisa, e somadas essas parcerias obtidas, obtivemos mais de 85% do Mercado mapeado com precisão, mas ainda faltavam juntarmos os dados arrumarmos inconsistencias e submte-los a testes que pudessem ser auditados. Foi um Estudo de Mercado Completo, feito em Data Science, com dados auditados pelo CI (Confidencial Imobiliário), no qual fiz um levantamento por "Zona", apresentando um panorama sobre variáveis e características sócio demográficas, com direito a posterior mapeamento aéreo e vídeo, em trabalho posterior, que posso apresentar para quem tiver interesse.

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Pandas - Series & Dataframes: Esta página pretende oferecer uma visão geral de todos os objetos, funções e métodos públicos do Pandas. Pandas é uma biblioteca de software criada para a linguagem Python para manipulação e análise de dados. Em particular, oferece estruturas e operações para manipular tabelas numéricas e séries temporais. Clique no link do Google Colaboratory(Colab), para poder ver, modificar os códigos Python e os executar por meio do navegador em tempo real. Colab é um serviço de notebook Jupyter hospedado que não requer muita configuração para uso, enquanto fornece acesso gratuito a recursos de computação, incluindo GPUs, especialmente adequado para aprendizado de máquina, análise de dados e educação. Pode-se baixar e rodar localmente.

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Por Murilo Krominski. Os dados da seção contêm informações sobre os programas de pós-graduação stricto sensu no Brasil. Esta versão apresenta os dados para os anos de 2017 e 2018, os dois primeiros anos do novo período de avaliação, e será atualizada até completar-se os quatro anos do ciclo (2017-2020).

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