Analista Pleno de Inteligência e Pesquisa de Mercado na Quaest.
Google AI Certified. Mestre em Ciência Política pela USP.
Transformo dados complexos em recomendações acionáveis para grandes marcas.
Projetos que mostram como penso, analiso e comunico dados.
Random Forest e Clusterização aplicada a Políticas Públicas de Educação. Este estudo identifica quais segmentos de alunos devem ser endereçados com políticas de permanência para aumentar o rendimento acadêmico, a partir do dataset Student Final Grade Prediction (SES Data) do Kaggle, analisado em Python.
Os resultados são apresentados em um relatório executivo para gestores públicos e em um relatório técnico com discussões de Machine Learning.
Artigos em revistas científicas, apresentações em congressos nacionais e internacionais e trabalhos acadêmicos nas áreas de Ciência Política, Ciências Sociais Computacionais, desinformação e comportamento político.
Publicações em veículos como Compolítica, Perspectivas Sociais e Confluências, além de apresentações na ANPOCS e conferências internacionais.
Cientista Social (UNIFESP) e Mestre em Ciência Política pela USP, atuo na intersecção entre dados, comportamento humano e estratégia de marca. Atualmente sou Analista Pleno de Inteligência e Pesquisa de Mercado na Quaest e Google AI Certified.
Apaixonada por pesquisa e data analytics, minha missão é decodificar a complexidade para transformá-la em recomendações acionáveis que protegem a reputação e potencializam a comunicação de grandes marcas — movendo de perguntas de negócios e algoritmos complexos para insights com significado tangível para lideranças e stakeholders.
Lidero o monitoramento de grandes marcas por meio de métodos quantitativos, qualitativos e análise de dados digitais, tecendo insights acionáveis para orientar estratégias de marca, comunicação e gerenciamento de riscos. Apoio no desenvolvimento técnico de estagiários e colaboro com a equipe de Ciência de Dados por metodologias ágeis.
Conduzi análises com dados de redes sociais e dados do ambiente digital, quantitativos e qualitativos para marcas e atores políticos durante campanhas eleitorais; construí relatórios e dashboards para monitoramento contínuo em episódios de crises reputacionais.
Universidade de São Paulo (USP)
Coletei e analisei mais de 6 milhões de tweets em R e Python durante as eleições presidenciais de 2022, aplicando análise de redes sociais com Gephi e ElasticSearch, detecção de bots com Botometer e análise automatizada de conteúdo.
Universidade de São Paulo (USP)
Auxiliei no planejamento de aulas e avaliações com bolsa do Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE-USP).
Freelancer
Preparatório para vestibular, reforço escolar, aulas de redação, gramática inglesa e portuguesa e literatura luso-brasileira.
Freelancer
Hostess de podcast, colunista e criadora de conteúdo em portais sobre tecnologia e política: Sociedade Pinguim, Clio Operária, Lavra Palavra, Ubuntu Diário e Enciclopédia Materna.
Certification ID and badge available here.
Universidade de São Paulo (USP)
Dissertação: Polarização política e desinformação em períodos eleitorais: um mapeamento das eleições presidenciais de 2022 a partir do Twitter. Bolsista: CNPq.
Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP)
Monografia: Nova Política? O impacto eleitoral das novas tecnologias de informação e comunicação. Prêmio Mário Fuks de Comportamento Político e Opinião Pública — ABCP (certificado).
Universidade Anhembi Morumbi
Cambridge Advanced English CAE — C1 (certificado); Alemão A2 (Centro Britânico/Cultura Inglesa, 2015–2017); Espanhol A1.
Survey Methods for Social Sciences — USP Summer School (2023, certificado); Introdução à Programação e Web Development — Minas Programam; Análise de Redes com SocNetV e Gephi — CEBRAP.Lab (certificado); Ciência de Dados em R e Python — Udemy (2020, 50h); R e Ciência de Dados para Ciência Política — USP (2022, 64h); Web Scraping com Python e R — UFPA (2021).
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