Vejo a Estatística como uma forma de entender fenômenos: investigar padrões, quantificar incertezas e construir modelos que representem problemas reais, isso é a explicação bonita. A verdadeira explicação é que a estatística e a computação são minhas ferramentas preferidas para encontrar soluções sobre problemas que eu gosto.
Quem eu sou?
Sou graduando em Estatística na UFES e direciono meus projetos para Data Science, Machine Learning, IA e Engenharia de Dados, combinando rigor estatístico e desenvolvimento de software.
Gosto de pensar em produto de ponta a ponta: requisitos, usuários, fraquezas e uso real — tudo no papel antes do código (mesmo que eu não execute sozinho!). Curiosidade, constância e intensidade (minha principal característica) guiam o que construo. Não demonstrações de ferramentas: projetos que testam hipóteses, expõem seus limites e resolvem algo de fato.
Aqui é uma união entre matemática, dados e tecnologia - projetos, experimentos e estudos que acompanham minha evolução.
Mantenho aqui também os posts/projetos/textos dos quais discordo, já atualizei e/ou estou atualizando, aqui é apenas um breve resumo do que construo.
Formação em Estatística, complementada por cursos sobre levar machine learning para produção.
Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)
Data Science Academy
Data Science Academy
Data Science Academy
Data Science Academy
Estagiário de pesquisa
Consultoria em Gestão e Dados
Diretor de Projetos · CONSTAT · Diretor-Presidente · CONSTAT · Diretor de Desenvolvimento · JUNIORES
Inferência, incerteza e avaliação de modelos — calibração, reamostragem, limiares de decisão. Principalmente em R, também em Python.
→ artigos02De baselines a ensembles otimizados, com divisões de validação honestas, interpretabilidade e uma regra de decisão escolhida de propósito.
→ Credit Default API03Pipelines em camadas, armazenamento colunar, linhagem por célula e regras de qualidade que nunca corrigem dados em silêncio.
→ EduData · pipeline04Modelos locais atrás de contratos JSON estritos: o modelo interpreta, o código calcula — e a exatidão é medida, não presumida.
→ EduData · avaliação do llm05Requisitos, usuários, limitações e uso real — no papel antes do código, declarados abertamente depois.
→ todas as páginas de projetoOs itens de Python e SQL aparecem no código dos projetos deste site; R é minha linguagem do dia a dia em Estatística.
Aberto a estágios, pesquisa e vagas na área de dados. E-mail é o caminho mais rápido.