CV Lattes
Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Professora do Magistério Superior. Possui graduação em Matemática pela UNESP - Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho". Possui Mestrado e Doutorado em Ciências de Computação e Matemática Computacional pela USP - Universidade de São Paulo, pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - ICMC e Pós-Doutorado em Engenharia Mecânica pela Universidade de São Paulo na Escola de Engenharia de São Carlos - EESC/USP. Possui vasta experiência como docente pela Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR), com uma ampla gama de disciplinas relacionadas a Matemática e Estatística. No campo da Ciência de Dados, atuou como Professora, Orientadora e Tutora no curso de Especialização em Ciência de Dados da UTFPR. Também participou ativamente como Tutora nas disciplinas de Escrita de Artigo Científico e Trabalho de Conclusão de Curso (TCC), orientando alunos na elaboração de suas pesquisas e contribuindo para a formação de profissionais capacitados a atuar em um mercado cada vez mais orientado por dados. Participa do curso de Pós-Graduação em Computação Aplicada à Educação da Universidade de São Paulo (USP/ICMC), onde exerce a função de Professora Orientadora. Nesse papel, está envolvida na orientação de trabalhos voltados para a intersecção entre tecnologia e educação, explorando as ferramentas computacionais que podem ser aplicadas de forma eficaz para melhorar o ensino e a aprendizagem. Ampliou seus conhecimentos na área de Ciência de Dados, onde cursa a pós-graduação: Especialização - MBA em Data Science e Analytics pela Universidade de São Paulo - USP/Esalq, também cursa pós-graduação: Especialização - MBA em Inteligência Artificial e Big Data pela Universidade de São Paulo - USP/ICMC e Pós-Doutorado em Computação na área de Ciência de Dados pela Universidade Tecnológica Federal do Paraná - UTFPR. Com uma formação robusta em Matemática e Estatística, aliada ao crescente envolvimento com a Análise de Dados e a Ciência de Dados, busca continuamente integrar seus conhecimentos teóricos com soluções práticas que possam enfrentar desafios reais. Acredita que o potencial transformador dos dados, quando aliado à matemática e à computação, pode trazer inovações significativas para áreas como a educação, a indústria, e a pesquisa científica. Temas de interesse: Matemática Aplicada e Computacional, Métodos Numéricos, Análise Numérica, Equações Diferenciais, Mecânica dos Fluidos Computacional, Estatística, Ciência de Dados, Análise de Dados, Inteligência Artificial, Big Data, Programação de Computadores, Python, Estrutura de Dados, Machine Learning, Power BI e SQL. (Fonte: Currículo Lattes)
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Os avanços na informática e em métodos experimentais têm permitido o estudo numérico e experimental de fenômenos cada vez mais complexos em mecânica dos fluidos computacional (CFD), e em particular, de fenômenos não estacionários. Estes fenômenos têm contribuído de forma decisiva para projeto de sistemas ou dispositivos. Grande parte da necessidade de simulação numérica em CFD se deve ao …
A simulação numérica de escoamentos de fluidos em uma grande variedade de aplicações requer a utilização de técnicas numéricas de alta eficiência e recursos computacionais de alto desempenho. Para a simulação da incorporação de biomassa durante o enchimento de compartimentos de reservatórios é necessário considerar a variação do nível da água, a velocidade do escoamento, a temperatura, a …
O objetivo imediato é fazer um estudo introdutório das equações diferenciais parciais com ênfase aos problemas de difusão-convecção, e também a equação de Burgers. Um breve estudo dos principais métodos numéricos clássicos de solução de equações diferenciais dará início ao estudo detalhado do método dos elementos finitos. A implementação do método dos elementos finitos, conforme várias ab…
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