Daniel Ferrari

Trabalha na Talkdesk como Data Scientist desenvolvendo data design para obtenção de dados mais relevantes informacionalmente. Desenvolve e programa modelos de machine learning models para melhorar a experiência dos utilizadores.

É mestre pela Universidade Federal de Goiás em Fuzzy Systems. Tem uma pós-graduação pela Universidade Presbiteriana Mackenzie no Natural Computing Laboratory (LCoN) em pesquisa sobre natural computing, data mining, meta-learning, clustering, ensembles e machine learning. Foi professor na Universidade Anhembi Morumbi em são Paulo onde lecionou as disciplinas de programação, estruturas de dados e inteligência artificial. É investigador em machine learning na Université Libre de Bruxelles e investigador no IRIDIA Lab em que trabalhou com bio-informática e data mining para o projeto inSilicoDB.