Henrique - Prof de banco de dados - Lisboa
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Henrique

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Data Scientist and PhD candidate in Economics. I teach data mining, predictions with econometrics and ML models and data analysis (R, Stata, Eviews, SQL, Excel, Python, SPSS)

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Sobre Henrique

Sou Data Scientist e Professor universitario de Estatística e Econometria, com mais de 10 anos de experiência. Atualmente, sou investigador no CEMAPRE (Universidade de Lisboa), candidato a Ph.D. em Economia e detentor de um Mestrado em Applied Econometrics and Forecasting pelo ISEG (Universidade de Lisboa).

Trabalho há mais de uma década como investigador, econometrista e estatístico, com várias publicações em periódicos especializados.

Já orientei diversos alunos em teses de mestrado, doutoramento e outros projetos acadêmicos.

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Sobre a aula

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Português

Versão em Português:
Além do meu conhecimento teórico, ao iniciar as explicações com um novo aluno, procuro entender os pré-requisitos da disciplina e, principalmente, as dificuldades que ele enfrenta. Sempre começo as explicações com simplificações e aplicações práticas, para então evoluir gradualmente o nível de complexidade. Como resultado, o envolvimento do aluno com a disciplina e as explicações tende a aumentar, juntamente com a confiança. Acredito que essa abordagem seja essencial para promover uma maior autonomia nos estudos.

Além dos meus conhecimentos em estatística, econometria e investigação, algumas das minhas especialidades de interesse incluem:

-Modelos de regressão;
-Testes de modelos estimados para violações das suposições do OLS;
-Simulações;
-Modelos de séries temporais, como ARDL, ARIMA, VAR, eARCH/GARCH/VECM;
-Modelos de escolha binária, como Logit e Probit;
-Modelos de dados de contagem, como regressão de Poisson e Binomial Negativa;
-Modelos de dados em painel;
-Modelos de estudos de eventos, como DiD, Controle Sintético e Desenho de Discontinuidade de Regressão.

Trabalho com as linguagens R, Stata, Eviews e SPSS.


Versão em Inglês
In addition to my technical expertise in academics, when starting a session with a new student, I gather information about the course prerequisites and listen to the student's concerns and challenges. I typically begin the discussion with simplifications and gradually increase the pace. As I proceed, the student's engagement and participation tend to grow, which naturally enhances their confidence and self-esteem.

Beyond the typical content in Statistics and research methodology, some specialized domains of interest include:

-Regression models;
-Testing estimated models for violations of OLS assumptions;
-Simulations;
-Time Series models such as ARDL, ARIMA, VAR, and ARCH/GARCH/VECM;
-Models of binary choice, such as Logit and Probit;
-Count data models, such as Poisson and Negative Binomial regression;
-Panel data models;
-Event study models like DiD, Synthetic Control, and Regression Discontinuity Design.

I work with R, Stata, Eviews, and SPSS.

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