Bem vindo ao meu perfil, meu nome é Ivanildo Batista

Formação Acadêmica

1. Gestão em Logística pelo Centro Universitário UniFBV (2011 - 2013)

2. Bacharelado em Ciências Econômicas pela UFRPE (2014 - 2018)

3. Mestre em Biometria e Estatística Aplicada da UFRPE (2021 - 2023)

4. Doutorando em Biometria e Estatística Aplicada da UFRPE (2023 - 2027)

Produções acadêmicas

1. Projeto PIBIC pela FACEPE com o tema "Criminalidade e desempenho econômico: Uma análise em séries temporais para a Região Metropolitana do Recife" que também foi o tema da dissertação de conclusão da graduação;

2. Artigo apresentado e premiado em segundo lugar na categoria Desenvolvimento Regional do VII Encontro Pernambucano de Economia, no ano de 2018. Esse artigo pode ser consultado aqui e a página do evento com as premiações aqui;

3. Artigo Trend analysis in standardized precipitation index in Recife–PE publicado na revista Research, Society and Development, que pode ser consultado aqui.

4. Artigo Space-Time Variability of Drought Characteristics in Pernambuco, Brazil publicado na revista Water/MDPI, que pode ser consultado aqui.

Conhecimentos

1. na linguagem de programação Python para Análise e tratamento de dados (Pandas e Numpy), Visualização de dados (Matplotlib e Seaborn), Aplicação de modelos de Machine Learning (Regressão, Classificação, Agrupamento e Regras de associação) com a Scikit-Learn, Deep Learning para classificação e regressão (Keras) e Auto Machine Learning (TPOT, MLBox, PyCaret, AutoViz e Auto-Sklearn). Série temporais com métodos univariados (Suavização exponencial e abordagem Box-Jenkins), Multivariados (VAR e VECM) com a biblioteca Statsmodels, Redes Neurais (Recorrentes e Convolucionais), PMDARIMA (AutoARIMA), Facebook Prophet, Neural Prophet, Multi Prophet, Darts, AutoTS, PyAF e AutoPy. Finanças com as bibliotecas PyPortfolioOpt e Fundamental Analysis. Cálculo de índices climatológicos para identificação e análise de seca (SPI, SPEI, etc.) com a biblioteca climate indices. Análise de tendência de séries temporais com a biblioteca pymannkendall.

2. Na linguagem R para 2.1) Pré-processamento, tratamento, análise (Tidyverse); 2.2) Visualização (ggplot2); 2.3) Apresentação de dados (Rmarkdown e Xaringan). Análise, decomposição e previsão de séries temporais (ModelTimes); 2.4) Cálculo de índices climatológicos padronizados para identificação, monitoramento e análise de seca (SPI, SPEI, etc.) com o pacote SPEI; 2.5) Análise de tendência em séries temporais com os pacotes Kendall (teste de tendência Mann-Kendall) e trend (teste de Sen para análise de inclinação de tendência e teste de Pettit para identificação de pontos de mudança em séries temporais); 2.6) Criação de gráfico de mapas (GeoBR e sf); 2.6) Análise da distribuição espacial de variáveis climáticas (precipitação, seca, etc.) por meio do método determinístico de interpolação espacial IDW (Inverse Distance Weighted) com os pacotes gstat e raster.

3. em LaTex para produção de textos técnicos e científicos: Tipos de documentos (livros, artigos, apresentações, pré-projetos, dissertação de mestrado, tese de doutorado, banners, currículos, etc.), formatação de textos, imagens, equações, tabelas, referências, apêndices, símbolos, revisão de textos, inserção de códigos, etc.

4. SQL (Structured Query Language): Uso de funções para criar base de dados e tabelas, filtrar, modificar, fazer correções de dados.

Linguagens e ferramentas