De dados de laboratório a decisões de banco.
Formação em Ciências Biológicas com rigor analítico de pesquisa, hoje aplicada a dados de negócio. Buscando uma posição de assistente ou estagiário em data analytics no setor bancário.
Sobre
Estou concluindo Ciências Biológicas na Universidade Presbiteriana Mackenzie (previsão 2027) e o bootcamp de Data Analytics da Le Wagon (out/2026). Tenho experiência de pesquisa no Instituto Butantã, onde aprendi a trabalhar com hipótese, dado e evidência antes de qualquer conclusão — a mesma disciplina que aplico hoje a pipelines, modelagem e leitura de métricas de negócio.
Stack
Projetos financeiros
Bank Customer Churn Analysis
12 hipóteses testadas sobre churn de clientes bancários. Atividade de transações e número de produtos superaram fatores demográficos como preditores.
Credit Risk / Default Prediction
10 hipóteses sobre inadimplência. Histórico de pagamento foi o preditor mais forte — risco salta de 13% pra 69%+ a partir de 2 meses de atraso.
Credit Card Fraud Detection
Classificador de fraude + análise de custo. Ajustar o threshold pra ~0,98 corta 95% dos falsos alarmes mantendo 83% de detecção.
Outros projetos
Spotify Song Clustering
KMeans vs. DBSCAN agrupando ~10.000 músicas por características de áudio. Escalonamento foi essencial; DBSCAN sinalizou ~6% das músicas como outliers.
Fashion Trend Forecasting
Previsão de tendências de moda. Holt-Winters superou o baseline naive em 33% (MASE 1,03 → 0,68), capturando sazonalidade anual clara.
Instagram Likes Prediction
Adicionar o histórico de curtidas do autor mais que dobrou o poder explicativo do modelo (R² de 0,26 para 0,56) frente a só seguidores.
Neo-bank retention analysis
Projeto final do bootcamp sobre retenção de usuários "core" vs. "em risco", com pitch deck executivo.
Contato
Aberto a posições remotas ou híbridas de assistente/estagiário em data analytics no setor bancário.