Milene Karine Gubetti

Atualmente é cientista de dados - AMBEV TECH LTDA. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Ciência da Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: câncer, modelo matemático, simulação numérica, equações diferenciais e células dendríticas.

Informações coletadas do Lattes em 18/11/2024

Acadêmico

Formação acadêmica

Graduação em andamento em Matemática

2019 - Atual

Universidade Federal de Santa Catarina

Curso técnico/profissionalizante em Curso Técnico em Informática Integrado ao Ensino Médio

2016 - 2018

Instituto Federal Catarinense, IF-Catarinense

Ensino Médio (2º grau)

2016 - 2018

Instituto Federal Catarinense, IF-Catarinense

Ensino Fundamental (1º grau)

2007 - 2015

EBM Felipe Schmidt

Formação complementar

2015 - 2015

Aprendizagem Industrial em Informática. (Carga horária: 800h). , SENAI - Departamento Regional de Santa Catarina, SENAI/DR/SC, Brasil.

Idiomas

Bandeira representando o idioma Inglês

Compreende Pouco, Fala Pouco, Lê Razoavelmente, Escreve Razoavelmente.

Áreas de atuação

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Matemática / Subárea: Matemática Aplicada.

Participação em eventos

17ª Mostra Integrada de Ensino, Pesquisa, Extensão e Cultura.Não dimensionalização de um sistema de equações diferenciais ordinárias imune tumoral. 2023. (Outra).

5º Encontro de Biomatemática.Análise de estabilidade do estado estacionário livre de tumor em um modelo aplicado ao câncer. 2023. (Encontro).

XLII Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional. Estudo da atuação do quimioterápico doxorrubicina para avaliação do comportamento celular tumoral em um modelo proposto. 2023. (Congresso).

Jornada de Matemática, Matemática Aplicada e Educação Matemática.Modelo matemático para a dinâmica imunológica celular incluindo células dendríticas. 2022. (Outra).

XLI Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional. Modelo matemático para a atividade imunológica com atuação de interleucinas aplicado ao estudo do câncer. 2022. (Congresso).

Mostra De Ensino Pesquisa, Extensão e Cidadania (MEPEC). OTIMIZAÇÃO COMBINATÓRIA: O PROBLEMA DE ALOCAÇÃO DE PROFESSORES. 2018. (Exposição).

Mostra De Ensino Pesquisa, Extensão e Cidadania (MEPEC). ENEM E O DESEJO DE ESTIMAR APTIDÕES. 2018. (Exposição).

V Feira Municipal de Matemática de Blumenau. ENEM E O DESEJO DE ESTIMAR APTIDÕES. 2018. (Feira).

XXXIV Feira Catarinense de Matemática. ENEM E O DESEJO DE ESTIMAR APTIDÕES. 2018. (Feira).

XXXIV Feira Regional de Matemática. ENEM E O DESEJO DE ESTIMAR APTIDÕES. 2018. (Feira).

Mostra De Ensino Pesquisa, Extensão e Cidadania (MEPEC). MAPAS AUTO-ORGANIZÁVEIS: COMPACTAÇÃO DE IMAGEM. 2017. (Exposição).

Semana Nacional de Ciência e Tecnologia (SNCT). MAPAS AUTO-ORGANIZÁVEIS: COMPACTAÇÃO DE IMAGEM. 2017. (Exposição).

XXXIII Feira Regional de Matemática. CONTRIBUIÇÕES MATEMÁTICAS E COMPUTACIONAIS DE ADA LOVELACE PARA A MÁQUINA ANALÍTICA. 2017. (Feira).

XXXII Feira Catarinense de Matemática. INTERPOLAÇÃO LINEAR E BILINEAR: APLICAÇÃO EM TRANSFORMAÇÕES GEOMÉTRICAS DE IMAGEM. 2016. (Feira).

XXXII Feira Regional de Matemática. INTERPOLAÇÃO LINEAR E BILINEAR: APLICAÇÃO EM TRANSFORMAÇÕES GEOMÉTRICAS DE IMAGEM. 2016. (Feira).

Produções bibliográficas

  • Souza Neto, Alaim ; Henarejos, Adriana Washington ; Gubetti, Milene Karine . O projeto político pedagógico do curso técnico em informática: uma análise teórico-crítica. In: Alaim Souza Neto. (Org.). Currículo e formação no ensino de ciências: discussões interdisciplinares. 1ed.: Pimenta Cultural, 2021, v. , p. 32-48.

  • VIEIRA, G. D. K. ; GUBETTI, M. K. ; PENHARBEL, E. A. . INTERPOLAÇÃO LINEAR E BILINEAR: APLICAÇÃO EM TRANSFORMAÇÕES GEOMÉTRICAS DE IMAGEM. In: XXXII Feira Catarinense de Matemática, 2016, Timbó. Anais - XXXII Feira Catarinense de Matemática, 2016. p. 780-784.

  • GUBETTI, M. K. ; REIPS, L. . Análise de estabilidade do estado estacionário livre de tumor em um modelo aplicado ao câncer. In: 5º Encontro de Biomatemática, 2023, Belo Horizonte. Boletim Digital do 5° Encontro de Biomatemática, 2023. p. 115-116.

  • GUBETTI, M. K. ; REIPS, L. . Estudo da atuação do quimioterápico doxorrubicina para avaliação do comportamento celular tumoral em um modelo proposto. In: Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional, 2023, Bonito. Proceeding Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics, 2023. v. 10.

  • GUBETTI, M. K. ; REIPS, L. . Não dimensionalização de um sistema de equações diferenciais ordinárias imune tumoral. In: Mostra Integrada de Ensino, Pesquisa, Extensão e Cultura, 2023, Blumenau. ANAIS DA 17ª MIPE - MOSTRA INTEGRADA DE ENSINO, PESQUISA, EXTENSÃO E CULTURA, 2023. v. 3.

  • GUBETTI, M. K. ; REIPS, L. . Modelo matemático para a atividade imunológica com atuação de interleucinas aplicado ao estudo do câncer. In: Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional, 2022, Campinas. Proceeding Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics, 2022. v. 9.

  • GUBETTI, M. K. ; REIPS, L. . Modelo matemático para a dinâmica imunológica celular incluindo células dendríticas. In: Jornada de Matemática, Matemática Aplicada e Educação Matemática, 2022, Curitiba. Caderno de Resumos - J3M. Curitiba: Universidade Federal do Paraná, 2022. p. 57-59.

  • SANTOS, A. C. ; GUBETTI, M. K. ; NASSIFFE, R. M. . OTIMIZAÇÃO COMBINATÓRIA: O PROBLEMA DE ALOCAÇÃO DE PROFESSORES FORMULADO COMO UM PROBLEMA BINÁRIO. In: Mostra de Ensino, Pesquisa, Extensão e Cidadania (MEPEC), 2019, Blumenau. Anais da Mostra de Ensino, Pesquisa, Extensão e Cidadania (MEPEC), 2019. v. 3. p. 44-45.

  • GUBETTI, M. K. ; SCHUCK, C. A. . ENEM E O DESEJO DE ESTIMAR APTIDÕES. In: Mostra de Ensino, Pesquisa, Extensão e Cidadania (MEPEC), 2019, Blumenau. Mostra de Ensino, Pesquisa, Extensão e Cidadania (MEPEC), 2019. v. 3. p. 24-25.

  • GUBETTI, M. K. ; PENHARBEL, E. A. . MAPAS AUTO-ORGANIZÁVEIS: COMPACTAÇÃO DE IMAGEM. In: Mostra de Ensino, Pesquisa, Extensão e Cidadania (MEPEC), 2018, Blumenau. Mostra de Ensino, Pesquisa, Extensão e Cidadania (MEPEC), 2018. v. 2. p. 42-42.

  • GUBETTI, M. K. ; REIPS, L. . Modelo matemático para a dinâmica imunológica celular incluindo células dendríticas. 2022. (Apresentação de Trabalho/Comunicação).

Projetos de pesquisa

  • 2023 - 2024

    Estudo da estabilidade de um modelo matemático para análise do crescimento tumoral, Descrição: Sendo o câncer uma doença de alta incidência e com significativa taxa de mortalidade no mundo, o estudo de tal patologia é de extrema importância no tratamento e busca da cura de pacientes oncológicos. Devido à alta complexidade na interação da dinâmica celular na presença de tumores, a modelagem matemática surge como uma importante ferramenta de predição da proliferação celular tumoral. Através do uso de equações diferenciais ordinárias, esse estudo pretende avaliar questões como estabilidade e análise matemática do modelo proposto anteriormente pelas autoras.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Milene Karine Gubetti - Integrante / Louise Reips - Coordenador.

  • 2023 - 2023

    Modelo matemático para células dendríticas aplicado ao estudo do câncer, Descrição: Busca-se, a partir dessa pesquisa, a criação de uma equação matemática que represente a atuação de células dendríticas no sistema imunológico de um organismo mediante a presença de células tumorais. Para tal, faremos um aprofundamento biológico sobre tais células e, posteriormente, uma análise matemática em relação ao modelo proposto.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Milene Karine Gubetti - Integrante / Louise Reips - Coordenador.

  • 2022 - 2022

    Modelo matemático para a dinâmica imunológica celular com tratamento imunoterápico, Descrição: O câncer é uma patologia que surge de uma mutação durante o processo de divisão celular descontrolado. Esse processo ainda não é bem entendido e pode ter várias causas, entre fatores externos e internos, como a genética, por exemplo. A descoberta precoce da existência de um tumor pode, muitas vezes, permitir uma intervenção médica e garatir uma maior sobrevida do indivíduo. Tendo isso em mente, diversos estudos buscam aperfeiçoar modelos matemáticos capazes de prever o comportamento de tal doença após sua descoberta como forma de auxiliar no prognóstico terapêutico. A pesquisa aqui proposta busca-se entender equações diferenciais capazes de descrever a dinâmica imunológica celular em pacientes com tumores sólidos. Para tal, a estudante fará uma revisão biológica detalhada das células e interleucinas concernentes no processo da patologia mencionada e buscar a criação de uma ou mais equações que representam o tratamento imunoterápico como alternativa de estimulação do sistema de defesa para reconhecer e atacar células tumorais.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Milene Karine Gubetti - Integrante / Louise Reips - Coordenador.

  • 2021 - 2021

    Modelos matemáticos aplicado ao estudo do câncer, Descrição: Esta pesquisa tem como principal objetivo a investigação de modelos matemáticos aplicados ao estudo do câncer. Para tal, primeiramente será estudada a biologia tumoral, levando em consideração as particularidades envolvidas para a construção de um modelo matemático e, posteriormente, será realizada uma revisão da literatura para permitir a fundamentação do modelo em questão. Por fim, busca-se a simulação computacional das equações matemáticas relacionadas e sua respectiva análise numérica.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Milene Karine Gubetti - Integrante / Louise Reips - Coordenador.

Prêmios

2022

Prêmio de Excelência Acadêmica, Universidade Federal do Paraná.

Histórico profissional

Experiência profissional

2021 - Atual

Universidade Federal de Santa Catarina

Vínculo: , Enquadramento Funcional:

2020 - Atual

AMBEV TECH LTDA

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Cientista de Dados, Carga horária: 36

Outras informações:
Responsável por identificar as necessidades da empresa relacionadas ciência de dados, a fim de construir uma plataforma de alto desempenho e autoatendimento para Cientistas de Dados, para que eles(as) possam construir excelentes pipelines de modelos de Machine Learning de forma simples e com abstrações prontas para confiabilidade, escalabilidade, performance, segurança, qualidade, profiling, documentação, linhagem, entre outros.