Olá, eu sou o Mario Filho
Sou um autodidata de machine learning que transformou uma fascinação por ciência da computação em uma carreira.
Minha história começou com o curso do Andrew Ng, que me deixou empolgado com machine learning.
Claro, no início eu nem sabia o que era uma derivada, e matemática e eu não éramos exatamente melhores amigos, mas mesmo assim mergulhei de cabeça no desafio.
Sem uma formação tradicional, eu sabia que precisava dar um jeito de provar meu valor.
Decidi entrar no mundo competitivo do Kaggle.
Acabei ganhando algumas competições, me tornando um Kaggle Competitions Grandmaster e cheguei à 12ª posição no ranking global entre mais de 180.000 cientistas de dados no ano de 2016.
Isso abriu as portas para algumas oportunidades incríveis.
Consegui o cargo de Lead Data Scientist na Upwork Inc., onde desenvolvi um sistema de reranking que melhorou a forma como qualificamos os freelancers na plataforma.
Como freelancer, trabalhei em alguns projetos empolgantes, como criar modelos de machine learning para startups e empresas da Fortune 500.
Um dos meus projetos favoritos foi desenvolver um modelo de precificação de obras de arte para uma startup que auxilia colecionadores a tomarem decisões de investimento.
Fui consultor de conteúdo no Data-X da UC Berkeley, escrevi um livro chamado “Manual Prático de Data Science” e até criei um curso online onde ensinei mais de 900 alunos a construir pipelines de machine learning com Python.
No meu canal do YouTube, tenho compartilhado aulas gratuitas sobre ciência de dados e machine learning em português, e construímos uma comunidade de mais de 25.000 inscritos.
Acredito que minha jornada de aprendizado não convencional tem suas vantagens.
Isso me tornou mais mente aberta e disposto a experimentar, sempre em busca do que funciona melhor na prática.
Essa abordagem tem me servido bem até agora e estou empolgado para ver onde ela me levará a seguir.
TL;DR
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Kaggle Competitions Grandmaster com múltiplos primeiros lugares em competições do Kaggle, atingindo o 12º lugar no ranking global entre mais de 180 mil cientista de dados.
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Lead Data Scientist na Upwork Inc entre 2018 e 2019. Trabalhei em modelos de machine learning para recomendar 8 milhões de freelancers a projetos postados por 2,5 milhões de empresas diariamente.
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Consultor de conteúdo para o curso Applied Data Science with Venture Applications: Data-X (INDENG 135/235) da UC Berkeley.
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Youtuber com mais de 20 mil inscritos.
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Autor do “Manual Prático de Data Science” disponível na Amazon.
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Mais de 120 sessões de mentoria individual na Codementor com 105 avaliações de 5 estrelas.
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