Bacharel (2016) e mestre (2018) em Física pela Universidade Federal do Paraná (UFPR), doutor em Física (2024) e especialista em Data Science e Analytics (2024) pela Universidade de São Paulo (USP). Possui experiência em Física Atômica e Molecular teórica-computacional, com ênfase em modelos híbridos QM/Clássicos, espalhamento de elétrons de baixa energia por moléculas e estrutura eletrônica molecular. Além disso, atua em Ciência de Dados, com foco em modelos estatísticos e machine learning. (Fonte: Currículo Lattes)
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A Modelagem Molecular é poderosas ferramentas teórica para a obtenção de informações estruturais e eletrônicas em diversos tipos de sistemas. Através da definição das moléculas envolvidas e de suas interações é possível utilizar metodologias avançadas que envolvem cálculos quânticos e simulações computacionais em vários níveis de sofisticação: por primeiros princípios, clássicas e híbrida…
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