Ph.D. em Estatística Matemática, University of Maryland. Duas décadas entre indústria, pesquisa e academia.
Agora — em ano sabático, trabalhando em projetos de dados independentes e dando aulas de matemática.
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Construo modelos estatísticos e de machine learning que identificam padrões e preveem o que vem a seguir. São mais de duas décadas entre indústria, pesquisa e academia — recentemente no Google e como Head Regional de Ciência de Dados para a América Latina na Argus Media — desenvolvendo produtos de dados em R e Python, ensinando estatística computacional e publicando trabalhos premiados em economia aplicada.
Concedido pela Confederação Nacional da Indústria (CNI), com a Associação Nacional dos Centros de Pós-Graduação em Economia (ANPEC), ao primeiro trabalho no Brasil a usar tratamento contínuo (função dose-resposta) para avaliar incentivos à inovação — rejeitando a hipótese de crowding-out de P&D privado.
Sobre o prêmio ↗Perfil publicado pelo Oak Ridge Institute for Science and Education (ORISE) sobre a pesquisa de verão de 2019 no Pacific Northwest National Laboratory — aplicando machine learning a micrografias de ligas no projeto Fossil Energy XMAT do DOE.
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