Sobre mim

Sou doutoranda em Física no Instituto de Física Teórica da UNESP (IFT-UNESP), em São Paulo. Tenho competências em ciência e análise de dados, programação e modelagem matemática, que gosto de aplicar a problemas do meu interesse. Meu trabalho de pesquisa está atualmente situado na interface entre modelagem matemática, epidemiologia e ciência e análise de dados, com foco em compreender os mecanismos por trás da dinâmica de doenças infecciosas e em desenvolver e aplicar métodos quantitativos nas áreas de saúde pública e vigilância epidemiológica.

Trajetória académica

Doutorado (PhD) em Física
Instituto de Física Teórica — UNESP
Agosto de 2022 – presente

Tese: Modelagem matemática de doenças tropicais com heterogeneidades

Mestrado em Física
Instituto Balseiro — Argentina
Fevereiro de 2021 – fevereiro de 2022

Tese: Modelos epidemiológicos de COVID-19: simulações computacionais, estatística bayesiana e técnicas de aprendizado de máquina

Graduação em Física
Instituto Balseiro — Argentina
Agosto de 2018 – fevereiro de 2021

Dissertação: Modelos epidemiológicos de COVID-19: simulações computacionais, estatística bayesiana e técnicas de aprendizado de máquina

Skills

Métodos

• análise de dados (ETL, painéis, relatórios)
• ciência de dados
• machine learning e deep learning
• machine learning científico
• modelagem matemática de doenças infecciosas
• modelos de equações diferenciais
• álgebra linear aplicada

Programação

• Python
  
• R
  
• SQL
  
• C/C++

Stack principal

• numpy, pandas, matplotlib, seaborn
  
• scikit-learn, tensorflow
  
• tidyverse (dplyr, ggplot2, purrr)
  
• shiny, quarto