Olá, eu sou
Gabriel Ligabô Baba
Estudante de Estatística e Ciência de Dados pelo ICMC-USP. Tenho grande interesse em resolver problemas analíticos com foco em Engenharia de Dados, Machine Learning Clássico e Deep Learning.
Sobre mim
Sou graduando no último período de Estatística e Ciência de Dados no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC-USP). Tenho paixão por desvendar padrões em dados complexos e construir algoritmos que entregam valor real.
Durante minha trajetória, desenvolvi sólida base matemática, atuando em projetos de Iniciação Científica na área de Otimização, analisando a influência da busca linear exata em algoritmos acelerados de primeira ordem. Isso me proporcionou um profundo entendimento do funcionamento interno dos algoritmos de IA.
Atualmente, busco oportunidades nas áreas de Ciência de Dados e Engenharia de Dados, onde posso aplicar minhas habilidades no desenvolvimento de modelos preditivos, deep learning e pipelines robustos.
Principais Tecnologias
Trajetória Acadêmica & Experiência
Iniciação Científica - Otimização Numérica
Pesquisa sobre algoritmos de otimização, avaliando a influência matemática da busca linear exata em métodos acelerados de gradiente proximal. Implementação, teste e validação de convergência para problemas inversos na reconstrução de imagens.
Disciplinas Relevantes Cursadas
- Prática em Ciência de Dados
- Redes Neurais
- Aprendizado de Máquina
- Processamento de Imagens
Principais Projetos
ETL Pipeline Weather Data
Pipeline automatizado de extração, transformação e carregamento (ETL) focado em dados meteorológicos, idealizado para coleta eficiente e preparo de bases de dados robustas para modelos analíticos.
PyTorch do Zero (Curso de Extensão)
Curso de extensão criado para explicar o básico da IA. Abrange introdução matemática, implementação de modelos DL "na mão", uso do PyTorch, representações vetoriais, transfer learning e deploy de IA em produção.
Equipe: Amanda (Contato), Ian, Cody (Contato).
Orientação: Prof. Lucas Valem.
Prática em Ciência de Dados 1
Projeto desenvolvido para a disciplina homônima. Envolveu análise exploratória em dados de cinema, limpeza e feature engineering com aprendizado supervisionado para base de ataque cardíaco. Adicionalmente, foi realizada a análise de uma base de cartões de crédito para avaliar possíveis agrupamentos de clientes e definir estratégias de fornecimento de crédito por perfil.