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Sou Meteorologista e Cientista de Dados, com atuação em Ciência de Dados aplicada à Meteorologia, Ciências Ambientais e ao meio acadêmico.
- ⛅ Doutor em Ciência do Sistema Terrestre pelo INPE e Cientista de Dados pela USP/ESALQ.
- 📈 Atuo com Ciência de Dados e suas aplicações em Meteorologia, Ciências Ambientais e no meio acadêmico.
- 📊 Sou apaixonado por visualização de dados e storytelling.
- 🌍 Defensor da ciência aberta e do compartilhamento de conhecimento.
- 🏠 Natural de Belém do Pará, Brasil.
- 👪 Casado com a Marina e pai do Gabriel.
- 🏃 Gosto de esportes e atividades ao ar livre, como rafting, rapel, trilhas, ciclismo, natação e corrida.
Portfólio de projetos em Ciência de Dados, Estatística, Machine Learning, Séries Temporais, Geoprocessamento e aplicações em Meteorologia e Ciências Ambientais.
O portfólio reúne estudos e aplicações práticas, com foco em análise exploratória, modelagem estatística, aprendizado de máquina, análise de séries temporais, visualização e interpretação de dados.
Clique no link abaixo para acessar os projetos:
| Área | Técnicas / Aplicações |
|---|---|
| 📊 Estatística | Regressão, GLM, testes estatísticos, análise de tendências |
| 📈 Séries Temporais | ARIMA, SARIMA, previsão e análise de tendências |
| 🤖 Machine Learning | K-Means, Random Forest, XGBoost e classificação |
| 🌎 Geoprocessamento | GeoPandas, Raster, Cartopy e Google Earth Engine |
| 🌦️ Meteorologia | Precipitação, temperatura, umidade e balanço hídrico |
| 🔥 Ciências Ambientais | Queimadas, clima, seca e monitoramento ambiental |
Também trabalho com dados nos formatos:
- NetCDF
- GRIB
- GeoTIFF
- Shapefile
![Amazon Web Services [AWS]](https://img.shields.io/badge/-AWS-0089D6?style=plastic&logo=amazon-aws&logoColor=white){kind=icon}
Experiência com diferentes fontes de dados meteorológicos, climáticos, ambientais e geoespaciais, incluindo:
- INPE / Programa Queimadas
- ERA5
- ECMWF
- CPTEC
- IBGE
- MapBiomas
- Google Earth Engine
- MERGE
- CHIRPS
Nos projetos, busco seguir um fluxo de trabalho estruturado:
- Aquisição e organização dos dados
- Análise exploratória
- Pré-processamento
- Modelagem estatística ou computacional
- Validação dos resultados
- Visualização
- Interpretação dos resultados
O objetivo é combinar métodos quantitativos, conhecimento do domínio e ferramentas computacionais para transformar dados em informação útil para análise e tomada de decisão.
📫 Entre em contato: jgmsantos@gmail.com