🔍 Sobre mim
Grande entusiasta por resolver problemas e explorar novas formas de entender o mundo por meio da ciência e dos dados. Meu interesse por Ciência de Dados surge do desejo de aplicar minhas habilidades analíticas e quantitativas em áreas que combinam tecnologia, estatística e programação. Estou em busca de oportunidades para aprender, crescer e contribuir com soluções criativas para desafios reais, unindo minha base em física à versatilidade da ciência de dados.
🎓 Formação
Bacharelado em Física (USP).
💼 Experiência Profissional
Pesquisador Bolsista de Iniciação Científica - CNPq:
Desenvolvi modelos em Python, aplicando métodos estatísticos e de Monte Carlo com o objetivo de otimizar as condições para um experimento envolvendo o acelerador Pelletron e o sistema RIBRAS, IFUSP. A pesquisa concentrou-se em cálculos de seções de choque e perdas de energia, buscando determinar os melhores parâmetros para configurar o sistema e os feixes de partículas, como a energia de entrada, ângulos de colisão e posicionamento dos detectores.
🚀 Minhas Áreas de Interesse
- Machine Learning;
- Deep Learning;
- Estatística;
- Ciência de Dados.
Linguagens: Python, SQL e LATEX;
Machine Learning: Scikit-learn e Aprendizado Supervisionado;
Quantitative Tools: NumPy, SciPy, pandas e statsmodels;
Data Visualization: Matplotlib e Seaborn;
Bases de Dados: SQL;
📫 Contato