Seja bem vindo! 👋

class DataScientist:

    def __init__(self):
        self.name = "Geovanni Fernandes Garcia"
        self.age = "23 anos"
        self.college_course = "Bacharelado em Física"
        self.university = "Universidade de São Paulo (USP)"
        self.course_period = range(2019, 2023)
        self.role = "Cientista de Dados"
        self.spoken_language = ["pt_BR", "en_US"]

    def diga_oi(self):
        print("Obrigado por passar por aqui, espero que encontre o que procura!")

eu = DataScientist()
eu.diga_oi()

✏️ Sobre mim

Sempre fui movido pela curiosidade e por um objetivo de tornar o mundo um lugar melhor. Eventualmente isso me envolveu em vários projetos alternativos à minha vida profissional. Aqui vai alguns:

🎥 Fundador do Canal do YouTube Dois Físicos e um Vetor (+450 mil views)
🔭 Administrador do Grupo do Facebook de Astronomia e Astrofísica (+280 mil membros)
📚 Criador, Divulgador e Professor no Curso Online de Física (+90 alunos)

👨🏻‍💻 Skills

Linguagens de Programação: Python, C#, SQL, MQL5, ActionScript, Pascal, LaTeX
📱 Bibliotecas de Python: NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib, Plotly, Dash, PyGame, PyTorch, TensorFlow
📑 Banco de Dados: SQLServer, MySQL, NoSQL, Oracle SQL Developer
📊 Dashboards: Wolfram Mathematica, Matlab, Tableau, Overleaf, Power BI, Excel
✒️ Softwares Adobe: Photoshop, Premiere, Audition, Media Encoder

Geovanni's Projects

calculonumerico

📊 Aqui é onde eu organizo alguns Exercícios Programas (EPs) que já elaborei em Python.

documentoslatex

✍️ Aqui tem alguns códigos LaTeX de artigos e relatórios científicos que já escrevi.

minigames

🎮 Um lugar onde disponibilizo os códigos de alguns minijogos que já criei.

simuladordemercado

📈 Esse é um ambicioso projeto que busca simular as flutuações do mercado utilizando leis Físicas.

🚀 Neste projeto encontro analiticamente constantes cosmológicas do Universo a partir de um banco de dados do redshift de Super Novas do tipo Ia. Para isso foi usado o Monte Carlo da Cadeia de Markov com o fim de determinar a covariância entre diferentes grandezas e de encontrar a máxima verossimilhança de suas respectivas elipses de incertezas.

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