Sou Engenheira Agrônoma, com Doutorado em Melhoramento Genético de Plantas, com mais de 8 anos de experiência em pesquisas agronômicas.
Minha trajetória une pesquisa científica, estatística experimental e ciência de dados aplicada ao agro.

Sempre fui fascinada pelo mundo dos dados e essa paixão me levou a migrar minha carreira para a área de Ciência de Dados, conectando o agro à análise avançada e ao uso de modelos estatísticos e machine learning.

💜 Minha principal inspiração para essa transição veio da comunidade R-Ladies:
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• Pesquisa Agronômica: mais de 8 anos conduzindo experimentos de campo e casa de vegetação, com foco em Melhoramento Genético de arroz (cruzamentos indica × japonica, SSD,).
• Estatística Experimental: domínio de delineamentos (DIC, DBC, blocos incompletos, alfa-látice, etc...), análises univariadas e multivariadas, herdabilidade, componentes de variância, correlação genética, Modelos mistos - REML/BLUP, MGIDI, análise multivariada.
• Ciência de Dados: experiência em R, criação de pipelines reprodutíveis, uso de pacotes como lme4, metan, tidyverse, caret e construção de dashboards interativos em Shiny.
• Ensino e Comunidade: mentora e instrutora em cursos de estatística experimental e programação em R, colaboradora ativa em eventos da comunidade R-Ladies e na divulgação de ciência aberta.

• Linguagens: R
• Estatística: Estatistica, Modelos mistos (REML/BLUP), Índices de seleção (MGIDI), PCA, clustering, análise fatorial, univariada, multivariada
• Data Science: Machine Learning aplicado ao agro, pipelines reprodutíveis, APIs e automação em R
• Ferramentas: Git/GitHub, RStudio, Quarto, Shiny
• Metodologias: Metodologias ágeis, experimentação agronômica, ciência aberta e reprodutibilidade