Prazer,
Rodrigo Francisquini!

Cientista de Dados, Engenheiro da Computação e apaixonado por tecnologia e empreendedorismo.

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Notícia

Como minha técnica de detecção de anomalias melhorou a performance de um modelo preditivo

Notícia COVID-19

Temperatura mínima aumenta casos de covid

Os pesquisadores Tiago Tiburcio da Silva, Rodrigo Francisquini e Mariá Nascimento, do Instituto de Ciência e Tecnologia elaboraram um algoritmo capaz de gerar previsões sobre as taxas de transmissão do coronavírus 26,73% mais precisas do que as atuais.

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Modelo preditivo prejudicado por erros humanos: identificando e corrigindo anomalias em dados da COVID-19.

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Detecção de anomalias em dados biológicos.

Como a mineração de dados revelou padrões e anomalias importantes em dados de células tumorais.

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@francisquinidev

🧠 analisando e explorando dados há mais de 7 anos
🎓 engenheiro e doutorando em computação
👨🏻‍💻 cofundador da @canariotec

Formação

Doutorando em Ciências da Computação

Universidade Federal de São Paulo
Aluno do Programa de Pós-Graduação em Ciências da Computação (PPG-CC) em Nível de Doutorado na linha de sistemas inteligentes, atuando com aprendizado de máquina, reconhecimento de padrões, mineração de dados, análise e processamento de sinais, desenvolvendo técnicas espectrais para processamento de dados e detecção de anomalias.

Engenheiro da Computação

Universidade Federal de São Paulo
Graduado em Engenharia da Computação com foco em técnicas e procedimentos de Computação e Engenharia para especificar, projetar, simular, implementar e testar sistemas digitais, incluindo processadores, microprocessadores e sistemas embarcados.

Bacharel em Ciência e Tecnologia

Universidade Federal de São Paulo
Graduado em Ciência e Tecnologia com formação interdisciplinar integradando diferentes áreas, como matemática, ciências naturais, computação e humanidades.