Formação:Bacharel em Engenharia Agronômica - Universidade de São Paulo (USP)Especialização em Economia e Administração - Universidade de São Paulo (USP)Certificação em Data Science - GoogleExperiência em Iniciação Científica:Iniciação Científica FAPESP (2019-2020)Iniciação Científica CAPES (2023-2023) - Projeto: "Correlação de Dados Geoespacializados"Iniciação Científica PUB USP (2022-2023) - Projeto: "Análise e Quantificação do Risco de Seguradoras"Iniciação Científica PUB USP (2021-2022) - Projeto: "Correlação de Dados e Predição de Modelo para Mensurar Produtividade"Iniciação Científica PUB USP (2020-2021) - Projeto: "Análise de Reciclagem de Fósforo proveniente de Lodo de Esgoto"Iniciação Científica PUB USP (2018-2019) - Projeto: "Metodologias Ativas: Desenvolvimento de Jogos no Ensino Superior"Produção Científica:Artigo Publicado Internacionalmente: "Clay content prediction using spectra data collected from ground to space platforms in a smallholder tropical area" - Revista Geoderma (2021)Artigo Apresentado em Congresso de Economia (SOBER): "Previsão Orçamentária para o Programa de Subvenção ao Prêmio de Seguro Rural 2023"Profissional com três anos de experiência dedicados à análise de dados em empresas do ramo agrícola, especializado em maquinário e energia. Possuo habilidades sólidas em linguagens como Python, SQL, Power Apps e Power BI (linguagens M e DAX), bem como expertise no uso do QGIS para manipulação de dados georreferenciados. (Fonte: Currículo Lattes)
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O objetivo deste projeto de iniciação científica é avaliar a variabilidade mineralógica de solos a partir de um sensor hyperespectral aplicado em um avião ao longo de diferentes estados brasileiros. Uma vez que a partir do espectro eletromagnético adquirido pela imagem de solo pelo sensor e análise laboratoriais mineralógicas, é possível fazer a correlação dos minerais. Uma aeronave carre…
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