Ciência de Dados

Da coleta à inferência. Aplicação de modelos estatísticos e aprendizado de máquina para resolver problemas complexos de gestão territorial e ambiental. Foco em reprodutibilidade, limpeza de dados e visualização assertiva.

[Print: Jupyter Notebook / Gráfico Seaborn]
Análise Exploratória (EDA) Investigação estatística de variáveis ambientais com Pandas e Seaborn.
[Print: Matriz de Confusão / Modelo]
Modelagem Preditiva Classificação supervisionada (Random Forest) para uso do solo.
[Print: Dashboard Streamlit]
Visualização de Dados Dashboard interativo para monitoramento de métricas em tempo real.