Atualmente, é
cientista de dados na Mckinsey and company. Obteve o grau de doutorado grande
área de "Matemática aplicada, informática e telecomunicações" com
ênfase em "Sinal, Imagem, Acústica e Otimização" no Institut National
Polytechnique de Toulouse. Obteve o grau de mestrado na área de processamento
de sinais e imagens, com a tese "Improvement of a Predictor Simulator for
GPS Positioning Errors due to Multipath" pelo Institut National
Polytechnique de Toulouse em 2013, em colaboração com a empresa Airbus S.A.S.
Graduou-se em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Rio Grande do
Norte no ano de 2014. Graduou-se em Engenharia Eletrônica e de Processamento de
Sinais pelo Institut National Polytechnique de Toulouse no ano de 2013.
Trabalhou como pesquisadora da área de processamento de imagens, visão
computacional e fotografia computacional no Instituto Nokia de Tecnologia de
Março de 2014 a Maio de 2015. Foi bolsista PIBIC no Instituto Nacional de
Pesquisas Espaciais (INPE) de agosto a novembro de 2014. De fevereiro a julho
de 2013, estagiou na empresa Airbus S.A.S, em um projeto para o aprimoramento e
desenvolvimento de algoritmos de processamento de sinais aplicados ao
posicionamento GPS de aviões, onde realizou e escreveu sua tese de mestrado. Em
2012, trabalhou em um projeto de desenvolvimento de algoritmos para segmentação
de imagens em um estágio no Institut de Recherche en Informatique de Toulouse.
Tem experiência nas áreas de Processamento de Sinais e Imagens e
Telecomunicações. Possui interesse em processamento estatístico de sinais e
imagens, problemas inversos, otimização (convexa e não-convexa), transformadas
discretas e aplicações com multiresolução.
Serão
apresentadas as principais técnicas de Ciência dos Dados e discutidas algumas
de suas aplicações eficientes e escaláveis em grandes empresas dos mais
variados setores, através da apresentação de casos de usos reais, com destaque
para a aplicação de algoritmos avançados de Machine Learning na solução de problemas altamente complexos.