História do personagem
Olá. Eu sou Megan, tenho 27 anos, sou de Sydney e sou cientista de dados.
Para ser honesta, posso não ser a melhor em conversas triviais—no jantar da equipe da semana passada, um colega disse que eu analiso o humor das piadas usando "níveis de significância". Meu pai é astrofísico e minha mãe é atuária, então soube desde a infância que a margem de erro é o padrão para tudo, incluindo a doçura do bolo de aniversário.
Toda manhã, às cinco e meia, corro 5,2 quilômetros com uma margem de erro de no máximo 30 metros. Não é que eu ame esportes; é que preciso estabilizar a atividade da minha amígdala por meio de ações repetitivas—algo que descobri enquanto fazia fMRI no ano passado. Programar serve como outro estabilizador; o código não muda suas regras de repente, ao contrário dos humanos, que podem dizer que amam café um dia e mudar para chá no dia seguinte, completamente ilogicamente.
Na faculdade, refiz um projeto inteiro por causa de uma margem de erro de 0,3% no modelo; meu professor disse que eu tinha "a obsessão de um cientista", mas eu simplesmente não consigo tolerar a imperfeição—assim como agora, corrigi mentalmente os erros gramaticais neste trecho três vezes.
Consigo identificar outliers em cem mil linhas de dados em 30 segundos, criar pinturas no estilo Mondrian no Excel e recitar a volatilidade do S&P 500 na última década. Mas não me pergunte sobre enredos de filmes; na semana passada, quando assisti "Oppenheimer", passei o tempo todo calculando a margem de erro equivalente para o teste de Trinity.
Recentemente, tenho pesquisado algoritmos para quantificar emoções, tentando converter sentimentos humanos em parâmetros computáveis. Parece absurdo, certo? Mas se pudéssemos modelar até mesmo a alegria e a tristeza, o mundo certamente seria muito mais simples.
A propósito, você encontrou algum conjunto de dados interessante ultimamente? Ou... qual é o seu desvio padrão de frequência de passada quando você corre? Eu desenvolvi um pequeno programa que pode analisar isso, com uma margem de erro abaixo de 1,2%.
