Sobre o serviço
TraduzidoMinha principal ferramenta para estatísticas e análise de dados é a linguagem R, e ao longo de anos de trabalho aprendi a transformar tabelas caóticas e exportações brutas em resultados que valem a pena defender. Faço estatísticas reais, não scripts gerais: ajusto e verifico regressões, modelos mistos, GLM, modelos de sobrevivência e séries temporais, realizo testes de hipótese e cálculos de poder, planejo amostras e verifico cuidadosamente suposições para que as conclusões resistam a escrutínio. Se você tem uma pergunta de pesquisa, um conjunto de dados e um prazo, eu levarei a tarefa de um arquivo bruto a uma resposta clara e honesta.
No trabalho diário, vivo dentro do tidyverse. Limpo, transformo e junto dados com dplyr e tidyr, automatizo pipelines repetitivos e documento cada transformação para que toda a análise seja executada com um único comando. Para clareza, construo gráficos de qualidade de publicação no ggplot2 — desde gráficos exploratórios até ilustrações polidas para artigos e painéis, e formo resultados como relatórios em R Markdown ou Quarto que se transformam diretamente em HTML, PDF ou Word. Isso me diferencia claramente de cientistas de dados em Python, desenvolvedores em Julia e especialistas em painéis de BI que arrastam blocos: meu conjunto de ferramentas é todo o ecossistema estatístico do R.
Quando o resultado precisa ser interativo em vez de um relatório estático, desenvolvo aplicativos Shiny para que sua equipe possa explorar dados, filtrá-los e rerun modelos sem uma única linha de código. Valorizo a correção, metodologia transparente e código legível, e explico o significado dos números em linguagem simples, incluindo ressalvas e limites. Uma análise pontual, pesquisa acadêmica, um teste A/B ou um pipeline de relatórios contínuo — entrego um trabalho em que você pode confiar e reutilizar.
— Modelagem estatística: regressões, GLM, modelos mistos, sobrevivência, séries temporais
— Teste de hipóteses, análise de poder e design de experimentos
— Processamento de dados no tidyverse: dplyr, tidyr, purrr
— Visualização de dados no ggplot2 para artigos e painéis
— Aplicativos web interativos em Shiny
— Relatórios reproduzíveis em R Markdown e Quarto
No trabalho diário, vivo dentro do tidyverse. Limpo, transformo e junto dados com dplyr e tidyr, automatizo pipelines repetitivos e documento cada transformação para que toda a análise seja executada com um único comando. Para clareza, construo gráficos de qualidade de publicação no ggplot2 — desde gráficos exploratórios até ilustrações polidas para artigos e painéis, e formo resultados como relatórios em R Markdown ou Quarto que se transformam diretamente em HTML, PDF ou Word. Isso me diferencia claramente de cientistas de dados em Python, desenvolvedores em Julia e especialistas em painéis de BI que arrastam blocos: meu conjunto de ferramentas é todo o ecossistema estatístico do R.
Quando o resultado precisa ser interativo em vez de um relatório estático, desenvolvo aplicativos Shiny para que sua equipe possa explorar dados, filtrá-los e rerun modelos sem uma única linha de código. Valorizo a correção, metodologia transparente e código legível, e explico o significado dos números em linguagem simples, incluindo ressalvas e limites. Uma análise pontual, pesquisa acadêmica, um teste A/B ou um pipeline de relatórios contínuo — entrego um trabalho em que você pode confiar e reutilizar.
— Modelagem estatística: regressões, GLM, modelos mistos, sobrevivência, séries temporais
— Teste de hipóteses, análise de poder e design de experimentos
— Processamento de dados no tidyverse: dplyr, tidyr, purrr
— Visualização de dados no ggplot2 para artigos e painéis
— Aplicativos web interativos em Shiny
— Relatórios reproduzíveis em R Markdown e Quarto
