Graduado em Estatística e Ciência de Dados pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo. Tem experiência no setor financeiro onde colaborou no planejamento e construção de modelos comportamentais (behavior) para risco de crédito, desenvolvendo atividades de automação de processos, tratamento e modelagem de terabytes de dados, análise estatística multivariada e inferência de probabilidades de inadimplência com aprendizado de máquina supervisionado. Atualmente é mestrando no programa de Ciência de Computação e Matemática Computacional (PPG-CCMC) no ICMC-USP, onde pesquisa aplicações de Inferência Causal e Aprendizado de Máquina em Sistemas Complexos, com foco no estudo e previsão de eventos hidrológicos extremos junto ao Grupo de Sistemas Complexos do instituto. Possui interesse nos seguintes campos de conhecimento: Inferência Causal, Sistemas Complexos, Aprendizado de Máquina, Análise Estatística Multivariada, Eventos Extremos, Hidrologia, Climatologia. (Fonte: Currículo Lattes)
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Como efeito da mudança climática, cada vez mais temos presenciado a ocorrência de eventos climáticos extremos como anomalias hidrológicas, ciclones intensos e ondas de calor. O impacto socioeconômico desses fenômenos é enorme e há grande interesse científico em sua compreensão, caracterização e previsão, tarefas extremamente difíceis devido ao seu comportamento de extremidade em relação à…
Apesar da crescente importância do estudo de redes complexas e sistemas dinâmicos, ainda existem poucos métodos descritos e compreendidos para a realização de procedimentos amostrais sobre grafos. O problema de amostragem em redes é essencial para o estudo de sistemas do mundo real, já que muitas vezes não se conhece a rede de estudo inteira ou o sistema em questão é volumoso à ponto de s…
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