Perita forense em transição para análise de dados
Risco · Fraude · Compliance
Sou perita forense com mestrado pela USP e estou canalizando anos de experiência em análise de evidências para a área de dados, com foco em risco, detecção de fraude e compliance.
Da perícia, trago o que considero meu maior diferencial: rigor probatório aplicado a dados. Toda conclusão precisa se sustentar na força da evidência — não no que se gostaria de concluir. Isso significa separar o que os dados mostram do que os dados provam, questionar a significância estatística antes de recomendar uma ação, e reconhecer quando uma amostra ainda não permite decidir. É o mesmo ceticismo metódico de um laudo, agora sobre bases de dados.
Atualmente curso o Bootcamp Data Analytics e construo projetos que unem esse rigor a problemas reais de negócio.
Linguagens & análise
Python · SQL · pandas · NumPy
Estatística
Teste de hipótese · Análise de poder amostral · Dimensionamento de amostra · Correlação e regressão · scipy · statsmodels
Visualização
matplotlib · seaborn
| Projeto | O que demonstra |
|---|---|
| credit-card-fraud-detection | Análise exploratória e detecção de fraude em transações de cartão, com abordagem investigativa (SQL, Python, estatística) |
| analise-risco-cancelamento | Análise de churn e risco de cancelamento com foco em confiabilidade estatística: testes de hipótese, poder amostral e dimensionamento de amostra |
| teste-hipotese-suplementos | Teste de hipótese com escolha de teste guiada pelos dados (normalidade → não-paramétrico) e análise de poder estatístico |
