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Marlon M.

Cientista de Dados

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Ranking: 2639711 | Projetos concluídos: 0 | Recomendações: 0 | Registrado desde: 27/03/2025

Sobre mim:

Doutorando no ITA, no Programa de Pós-Graduação em Física Nuclear, com o tema "Aplicação de Inteligências Computacionais para Otimização das Equações de Estado de Estrelas Compactas". Escritor do livro "Mulheres na Física: Um Olhar Sobre Suas Contribuições e Desafios", e bolsista do Programa de Pós-Graduação em Educação da Unimontes, onde atua como editor de áudio no projeto Ciência na Base, um podcast voltado para a divulgação científica. Licenciado em Física pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Norte de Minas Gerais (IFNMG), concluí minha graduação em 2020, onde trabalhei com o tema "Descrição do Diagrama de Fases do Modelo de Heisenberg Spin-1 J1J2J3 Antiferromagnético, na Rede Cúbica Simples, na Presença de um Campo Cristalino, por Meio de uma Abordagem Bosônica". Concluí o mestrado no Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional e Sistemas da Unimontes, com o tema "Integrando Cosmologia e Física Quântica em Algoritmos para Otimização do Problema do Planejamento Florestal".Durante minha trajetória acadêmica, acumulei experiência em projetos de iniciação científica, atividades de monitoria, projetos de extensão universitária e no Programa de Iniciação à Docência. Atualmente, sou professor efetivo da rede estadual de ensino de Minas Gerais e orientador no programa de iniciação científica do governo de Minas Gerais, com o objetivo de desenvolver um podcast como ferramenta de divulgação científica. Participei de diversas escolas internacionais de verão e inverno, abrangendo áreas como cosmologia observacional, física computacional, altas energias, física da matéria condensada e teoria da informação quântica.

Resumo da experiência profissional:

Desenvolvimento de algoritmos híbridos, combinando física quântica e cosmologia, para otimização de sistemas complexos no planejamento florestal. Utilizei Busca Tabu e VNS com operadores inspirados na dinâmica de buracos negros, maximizando o VPL. Ferramentas: MATLAB, Python, Excel, R e SQL.
Criação de modelos de aprendizado de máquina em Python para diagnóstico de diabetes, utilizando KNN, Árvores de Decisão e Regressão Linear, com aprimoramento via Seleção Recursiva de Características (RFE) para aumentar a acurácia.

Habilidades:

  • Análise de Negócios
  • Habilidades de Consultoria
  • Python

Áreas de interesse:

  • Banco de Dados
  • Negócios & Finanças
  • Tecnologia da Informação
  • Outra - Educação & Consultoria
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