Background
Valdemiro Américo is a Statistician and Data Consultant, currently pursuing a Master's degree in Applied Statistics and Biometry at the Federal University of Viçosa (UFV), having earned his Bachelor's degree in Statistics from Eduardo Mondlane University (UEM).
He has experience working with international organizations, research institutions, and consulting firms on projects focused on socioeconomic development, labor markets, and evidence-based policy, including survey research, monitoring and evaluation, and applied econometrics. His work involves designing data collection strategies, managing large datasets, conducting statistical analysis, and producing actionable insights for decision-makers.
His research interests span statistical learning, quantitative genetics, and advanced statistical methods, particularly mixed models, clustering techniques for mixed data, and multivariate analysis. He is a strong advocate for modern tools supporting statistical computing and reproducible research, and is particularly interested in applying data science methods to development challenges in African contexts.
Perfil
Valdemiro Américo é Estatístico e Consultor de Dados, actualmente a concluir o Mestrado em Estatística Aplicada e Biometria na Universidade Federal de Viçosa (UFV), Brasil, tendo-se licenciado em Estatística pela Universidade Eduardo Mondlane (UEM).
Tem experiência de trabalho com organizações internacionais, instituições de pesquisa e empresas de consultoria em projectos focados no desenvolvimento socioeconómico, mercados de trabalho e políticas baseadas em evidências, incluindo pesquisas por inquérito, monitoria e avaliação, e econometria aplicada. O seu trabalho envolve a concepção de estratégias de recolha de dados, gestão de grandes conjuntos de dados, condução de análises estatísticas e produção de conhecimentos accionáveis para tomadores de decisão.
Os seus interesses de pesquisa abrangem aprendizado estatístico, genética quantitativa e métodos estatísticos avançados, particularmente modelos mistos, técnicas de clustering para dados mistos e análise multivariada. É um defensor de ferramentas modernas que apoiam a computação estatística e a pesquisa reprodutível, com particular interesse em aplicar métodos de ciência de dados a desafios de desenvolvimento em contextos africanos.