- Apaixonada por ciência de dados, econometria aplicada e inferência causal.
- Atualmente, estou aperfeiçoando as minhas habilidades analíticas através de cursos em dados e por meio da elaboração de projetos de coleta, análise de dados e implementação de algoritmos de Machine Learning usando Python.
- Estou sempre buscando melhorar e desenvolver habilidades técnicas e pessoais para aprimorar a qualidade da minha performance.
- Meu objetivo profissional é combinar minha curiosidade acadêmica e mindset analítico com técnicas avançadas de modelagem estatística para gerar insights que orientem a tomada de decisão e solucionem problemas reais complexos.
- Mestrado em Economia, Universidade Federal de Pernambuco, Brasil, 2022 - presente.
- Bacharelado em Economia, Universidade Federal de Pernambuco, Brasil, 2015 - 2019.
- Linguagens de Programação - Python, R.
- Gerenciamento de Banco de Dados - SQL, PostgreSQL.
- Ferramentas de Manipulação e Visualização de Dados - Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly.
- Ferramentas de Testes Estatísticos e Machine Learning - SciPy, Statsmodel, Scikit-learn, XGBoost.
- Ferramentas de Versionamento de Código - Git, GitHub.
- Modelos de Machine Learning - Classification, Regression, Clustering.
- Métodos de Inferência Causal - Difference-in-Differences, Regression Discontinuity Design, Instrumental Variables, Matching.
- Línguas - Inglês (avançado).
- Trilha Digital | Santander Coders 24 | Data Science. AdaTech.
- Designing and Running Randomized Evaluations. MITx, MicroMasters Programs (DEDP).
- Reproducible Research Fundamentals Course. DIME Analytics, The World Bank Group.
- Storytelling with Data for Successful Professional Communication. National School of Public Administration (ENAP).
- The Ultimate Difference-in-Differences Course. Causal Solutions, Pedro H.C. Sant'Anna, Emory University.
- Data Analysis for Social Scientists. MITx, MicroMasters Programs (DEDP).
- Data Scientist with Python. DataCamp.
- Programming logic and Algorithms. Udemy.
