João Renato Leripio
Previsão, Modelagem Estatística e Ciência de Dados
Perfil
- Sou especialista em previsão e modelagem estatística, com foco em séries temporais.
- Minha formação em economia e ciência de dados, somada à experiência com dados alternativos, não estruturados e de alta dimensão, amplia os problemas quantitativos com os quais posso trabalhar e as perspectivas que trago para eles.
- Combino esse conhecimento com práticas de engenharia de dados e desenvolvimento de software para construir pipelines analíticos confiáveis e soluções de apoio à decisão.
- Autor de R for Economic Research.
Áreas de atuação
Modelagem: Previsão · Econometria · Aprendizado de máquina · Modelos de espaço de estados · Inferência bayesiana
Dados: Séries temporais · Dados alternativos, não estruturados e de alta dimensão
Entregas: APIs · Aplicações de dados · Relatórios automatizados
Fluxos de trabalho: Pipelines de dados · Integração de LLMs
Tecnologias: R · Python · Shiny · Quarto · DuckDB · PostgreSQL · dbt · Git · Docker · Shell · CLI Tools
Experiência profissional
Kapitalo Investimentos
Líder de Ciência de Dados e Modelagem Econômica
Uma das principais gestoras independentes de fundos multimercado do Brasil, com aproximadamente US$6 bilhões sob gestão.
- Liderei a equipe de Ciência de Dados e Modelagem na área de Pesquisa Macroeconômica, orientando tecnicamente o desenvolvimento de modelos quantitativos e produtos analíticos.
- Desenvolvi e avaliei modelos de previsão e nowcasting para inflação e atividade econômica com dados alternativos, de alta dimensão e não estruturados.
- Elaborei e implementei modelos para estimar variáveis econômicas latentes, incluindo produto potencial e NAIRU, em dezenas de países.
- Construí fluxos analíticos completos para operacionalizar modelos estatísticos e de aprendizado de máquina, integrando LLMs e pipelines automatizados de dados para gerar resultados analíticos em escala.
Itaú Asset Management
Analista de Pesquisa Quantitativa
A maior gestora privada de recursos no Brasil, com aproximadamente US$240 bilhões sob gestão.
- Desenvolvi modelos de previsão de receita de empresas listadas em bolsa, combinando dados públicos e proprietários para apoiar análises de investimento.
- Construí modelos de aprendizado de máquina com dados do mercado de crédito para prever preços de títulos de dívida corporativa.
- Elaborei e implementei modelos de previsão de casos de COVID-19 e cobertura vacinal, desenvolvendo abordagens para processos em rápida evolução e com histórico limitado de dados.
- Desenvolvi indicadores de atividade econômica e inflação com dados alternativos e não estruturados, ampliando as informações disponíveis para análise macroeconômica.
Instituto de Pesquisa e Estatística do Distrito Federal
Analista de Pesquisa Econômica
Instituto público de pesquisa responsável por estatísticas socioeconômicas e análises de políticas públicas para o Distrito Federal.
- Realizei pesquisas econômicas aplicadas e acompanhei a atividade econômica regional com dados públicos e proprietários.
- Desenvolvi indicadores estatísticos e ferramentas analíticas para medir as condições econômicas e subsidiar discussões de políticas públicas.
- Produzi relatórios e apresentei resultados a públicos técnicos e não técnicos.
Formação
Mestrado em Economia, Universidade Federal Fluminense · 2017
- Aprovado em segundo lugar no processo seletivo.
- Bolsista da CAPES.
- Área de pesquisa: macroeconomia aplicada.
Bacharelado em Economia, Universidade Federal Fluminense · 2013
Idiomas
- Português: Nativo
- Inglês: Proficiência profissional (B2) – Boa leitura e escrita, com comunicação oral consistente.
- Francês: Intermediário (B1) – Facilidade com conversas cotidianas, viagens e leitura de textos gerais.
- Espanhol: Básico (A2) – Compreensão básica e comunicação introdutória.
Livro
R for Economic Research
Essential Tools for Modern Economic Analysis
Um guia prático de ciência de dados, modelagem estatística, séries temporais e previsão para pesquisa aplicada.
- Visualizações
- 56.000+
- Países alcançados
- 50+
Desde o lançamento, em abril de 2023.
Leia gratuitamente online ↗Apresentações selecionadas
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Nowcasting Inflation in Brazil Using Web Data — International Symposium on Forecasting · Charlottesville · 2023
Real-Time Forecasting of COVID-19 Cases Across US Regions — International Symposium on Forecasting · Remoto · 2020