Sobre mim

Formação Acadêmica

  • MBA: Data Science e Analytics - ESALQ/USP
  • Especialização: Inteligência Artificial - Escola Politécnica da USP (Em andamento)
  • Graduação: Geografia - Universidade de São Paulo (USP)

Atuo na convergência entre Ciência de Dados, Inteligência Artificial e Análise Espacial. Minha abordagem técnica não foca apenas em ferramentas, mas na arquitetura de soluções robustas para problemas complexos.

"Porque no xadrez do mundo moderno, entender o 'onde' é tão crucial quanto o 'o quê' e o 'por quê'."

Habilidades & Tech Stack

Convergência entre Rigor Estatístico, IA e Visão de Negócio.

Data Analysis Process

  • Generative AI & Deep Learning

    Transformers (BERT, GPT), RAG, Fine-tuning de LLMs, NLP & Visão Computacional.
    Stack: PyTorch, TensorFlow, Keras.

  • Data Science & Estatística

    Regressão, Séries Temporais, Clustering (K-Means, DBSCAN), Inferência Bayesiana.
    Stack: Scikit-learn, Statsmodels.

  • Inteligência Geoespacial (Spatial DS)

    Análise: Geoestatística (Moran’s I, GWR), Sensoriamento Remoto & Análise de Padrões Espaciais.
    Ferramentas: ArcGIS, QGIS, Geopandas, Shapely.

  • Engenharia de Dados

    ETL, Data Wrangling, Web Scraping, Deploy de Modelos.
    Stack: Python (Expert), SQL, Streamlit, Git.

Projetos em Destaque

Covid-19 Analysis

Séries Temporais: Análise COVID-19 (SP)

Estudo estatístico utilizando dados da SEADE. Correlação entre óbitos, casos confirmados e índices de isolamento social no estado de São Paulo para avaliar a efetividade de políticas públicas.

Tech Stack:

Séries Temporais Estatística Matplotlib
Food Delivery Dashboard

Analytics de Delivery (Curry Company)

Solução completa de BI hospedada em Cloud. Monitoramento em tempo real de crescimento da empresa, eficiência logística de entregadores e qualidade dos restaurantes parceiros.

Tech Stack:

Streamlit Cloud Python Data Viz
Fome Zero Dashboard

Painel Gerencial: Fome Zero Marketplace

Dashboard interativo desenvolvido para acompanhar métricas de negócio de um marketplace de restaurantes. Visualização de KPIs estratégicos como distribuição geográfica, tipos de culinária e performance de entregas.

Tech Stack:

Python Streamlit Plotly ETL
K-Means Clustering

Aprendizado de Máquina Não Supervisionado: Clustering

Este projeto foca em técnicas de Clustering aplicadas a negócios. Utilizamos tanto o K-means quanto o Método Hierárquico Aglomerativo (HAC) para resolver problemas reais de segmentação.

Teste 1: Análise de Cartão de Crédito (K-means)

Segmentação de clientes bancários baseada em limite, visitas ao banco e chamadas.

Teste 2: Análise de Varejo (K-means e HAC)

Comparação técnica entre algoritmos para entender comportamento de compra em loja varejista.

Teste 3: Índices de Países (HAC e K-means)

Agrupamento de países baseado em indicadores macroeconômicos (PIB, inflação, expectativa de vida).

Análise Multivariada

Modelagem Avançada: Regressão Múltipla e Diagnóstico

Expansão da análise para cenários multivariados. Detecção e tratamento de Multicolinearidade (VIF), outliers e Leverage. Métricas de avaliação (R² Ajustado, RMSE, MAE) para garantir robustez e mitigar overfitting.

Tech Stack:

Python & Scikit-learn Statsmodels Pandas
Gráfico de Regressão Linear

Fundamentos de Modelagem: Regressão Linear Simples

Validação rigorosa dos pressupostos clássicos: linearidade, normalidade dos resíduos e homocedasticidade. O básico bem feito garante a inferência correta.

Tech Stack:

Python (NumPy, Pandas) Statsmodels Scipy
Machine Learning Essay

Ensaio de Machine Learning

Estudo sobre limiares de Overfitting e Underfitting. Ajuste fino de hiperparâmetros em algoritmos de Classificação (KNN, Random Forest), Regressão (Lasso, Ridge) e Clusterização.

Tech Stack:

Scikit-learn Random Forest Optimização
Data Wrangling

Detox dos Dados: Data Wrangling Avançado

Processo meticuloso para garantir a integridade analítica. Eliminação de ruídos, tratamento de dados faltantes e padronização.

Tech Stack:

Python Pandas Seaborn

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