Memorial de projetos : inteligência artificial e ciência de dados aplicadas ao monitoramento de ecossistemas críticos
Resumo
Resumo: Este Memorial de Projetos apresenta a consolidação técnica das competências desenvolvidas na Especialização em Inteligência Artificial Aplicada, demonstrando a aptidão para arquitetar e executar soluções baseadas em dados. O trabalho integra disciplinas fundamentais como Engenharia de Dados, Aprendizado de Máquina e Estatística Computacional para resolver problemas de alta complexidade. Como aplicação prática e prova de conceito, foi desenvolvido um estudo analítico sobre o desmatamento na Amazônia, utilizando uma pipeline de tratamento de dados históricos do PRODES (Projeto de Monitoramento do Desmatamento da Floresta Amazônica Brasileira por Satélite). A metodologia aplicada envolveu a estruturação de bases massivas, análise de séries temporais e detecção de anomalias estatísticas. Os resultados validaram matematicamente a eficiência de políticas de preservação passadas e identificaram rupturas de tendência críticas no cenário atual, além de comprovar, via segmentação de dados, o papel estratégico das Terras Indígenas como barreiras de contenção. O portfólio confirma a capacidade técnica de transformar dados brutos em inteligência estratégica, utilizando a IA como ferramenta de auditoria e suporte à decisão em cenários de incerteza Abstract: This Project Memorial presents the technical consolidation of skills developed during the Specialization in Applied Artificial Intelligence, demonstrating the aptitude to architect and execute data-driven solutions. The work integrates fundamental disciplines such as Data Engineering, Machine Learning, and Computational Statistics to solve high-complexity problems. As a practical application and proof of concept, an analytical study on deforestation in the Amazon was developed, utilizing a pipeline for processing historical data from PRODES (Brazilian Amazon Forest Satellite Monitoring Project). The applied methodology involved structuring massive datasets, time series analysis, and statistical anomaly detection. The results mathematically validated the efficiency of past preservation policies and identified critical trend breaks in the current scenario, in addition to proving, via data segmentation, the strategic role of Indigenous Lands as containment barriers. The portfolio confirms the technical capability to transform raw data into strategic intelligence, using AI as a tool for auditing and decision support in uncertain scenarios