Pular para o conteúdo
Thalles Mota Consultoria em Análise de Dados
Falar no WhatsApp

Precisa de ajuda com a análise de dados? Eu posso ajudar

Com rigor científico e explicação simples, no TCC, na monografia, na dissertação ou no artigo científico em saúde, biologia, biomedicina, educação física, fisioterapia, nutrição e psicologia, da escolha dos testes ao machine learning.

Agendar uma conversa Ver serviços e valores

Respondo no mesmo dia pelo WhatsApp.

Mestrando em Computação AplicadaCiência de Dados, UFMT
Especialista em Estatística AplicadaPós-graduação lato sensu
Retrato de Thalles Mota

O que dizem pessoas com quem já trabalhei

Trabalhei com Thalles em alguns projetos de análise com machine learning aplicados em saúde mental de adolescentes, e ele não só identificou problemas que outros pesquisadores negligenciam, como propôs formas criativas para lidar com isso. E esses trabalhos foram aceitos em eventos de peso. E eu recomendo o trabalho dele.

Foto de Luis Carlos Oliveira Gonçalves
Dr. Luis Carlos Oliveira GonçalvesUniversidade Federal de Uberlândia · coautor no BRACIS 2026Lattes

Trabalhar com o Thalles é interessante, porque ele tem domínio do que faz, como a gente tem constatado. É um profissional de altíssimo gabarito, e recomendo o seu trabalho. É o que está faltando hoje em Mato Grosso e no Brasil: pessoas sérias que sabem lidar com dados. E o machine learning pode ser aproveitado em vários cursos e ideias, não só em TCC, mas também em mestrado e doutorado.

Foto de Anibal Monteiro de Magalhães Neto
Dr. Anibal Monteiro de Magalhães NetoProfessor da UFMT · Barra do Garças e Pontal do AraguaiaLattes

O que eu posso fazer por você

Tudo começa com uma conversa. Você agenda, me conta sobre a sua pesquisa, e eu quero te ouvir e entender o seu problema. Ao final, você já sabe o valor. Se fizer sentido, recebe a proposta por escrito, com prazos e tudo combinado.

Tabela 1. Serviços, o que cada um inclui e valores de referência.

Análise de dados

Para quem já coletou os dados

  • Organização e tratamento dos dados (erros, dados faltantes).
  • Análise exploratória: perfil da amostra, tabelas e gráficos prontos para o texto.
  • Testes de hipóteses e modelos de regressão para explicar relações.
  • Relatório com a interpretação e vídeo explicando os achados.
a partir de R$ 500metade na aprovação, metade na entregaresultados em até 14 dias corridos

Planejamento completo

Para quem ainda vai coletar

  • Desenho do estudo e cálculo amostral.
  • Revisão do questionário ou instrumento.
  • Plano de análise antes da coleta.
  • Análise, relatório e vídeo ao final.
a partir de R$ 750em duas etapas (antes e depois da coleta), com um pagamento por etapaprazo combinado caso a caso

Machine learning em saúde

Para pesquisas que querem prever, classificar ou identificar perfis

  • Modelos supervisionados de previsão e classificação, incluindo redes neurais artificiais e deep learning.
  • Agrupamento (clusters) para identificar perfis.
  • Validação em dados que o modelo não viu.
  • Análise de onde e por que o modelo erra, coerente com a literatura.
sob consultaartigos e pesquisa aplicada

Também faço: revisão de análise já feita, resposta a revisores de artigo e análises em R ou Python.

Formas de pagamento: Pix ou cartão de crédito, com opção de parcelar.

Garantia de entrega

O prazo conta a partir da entrada paga e do recebimento dos dados completos. Se eu não entregar no prazo combinado, por motivo meu, você recebe de volta todo o valor pago, incluindo os R$ 40 da consultoria inicial. Atrasos causados por falta de dados ou mudança de escopo não contam.

Do primeiro contato à entrega, sem surpresas

Tudo combinado por escrito

  1. Consultoria inicial

    Conversamos sobre a sua pesquisa e os seus dados. Ao final, você já sabe o valor.

    R$ 40, descontados do total

  2. Proposta por e-mail

    Se você aceitar, recebe escopo, prazo, entregas e valor por escrito, previstos em contrato.

  3. Entrada e início

    Com a proposta aceita, a entrada paga e os dados completos em mãos, a análise começa.

  4. Vídeo dos resultados

    Você vê os achados explicados antes de pagar o restante.

    em até 14 dias corridos

  5. Entrega e ajuste

    Pagamento final e envio dos arquivos. Se precisar, uma rodada de ajustes, em até 7 dias após a entrega.

O que você pode esperar de mim

  • O texto é seu

    Eu faço a análise e explico. A escrita do trabalho é sua.

  • Resultado não se encomenda

    Não ajusto a análise para “dar significativo”. Relato o que os dados mostram.

  • Tudo reproduzível

    Você recebe o código. Qualquer pessoa pode refazer a análise.

  • Com o seu orientador

    Recomendo combinar a consultoria com a orientação. A análise fica mais forte assim.

Thalles Mota apresentando no BRACIS 2026; na tela, o título do artigo: Classifying Psychological Distress in Brazilian Adolescents: A Multi-regional Machine Learning Approach
Figura 1. Apresentação do artigo Classifying Psychological Distress in Brazilian Adolescents: A Multi-regional Machine Learning Approach no BRACIS 2026.

Quer fazer uma pesquisa com machine learning em dados de saúde?

Muitas pesquisas em saúde usam machine learning para encontrar padrões nos dados. É uma abordagem inovadora e valorizada na ciência, desde que feita com rigor: exige domínio de ferramentas específicas e cuidado em cada etapa. Publiquei no BRACIS, o principal evento científico de IA do Brasil, e no KDMiLe, evento de mineração de dados. Levo esse rigor para a sua pesquisa.

Um exemplo real: o que uma análise rigorosa revela

Resumo dos achados de um artigo nosso, apresentado no BRACIS 2026. Os anais são publicados em livro pela Springer.

Ver o resumo dos resultadosRecolher o resumo

Resumo de resultadosBRACIS 2026 · Springer

Pergunta: que fatores se associam ao sofrimento psíquico em adolescentes, e um modelo consegue identificar quem está em risco?
Dados: PeNSE 2019, 105.116 adolescentes de todo o Brasil. 19,8% com sofrimento psíquico.

Tabela 1. Fatores mais associados ao sofrimento psíquico, no conjunto de treino. V de Cramér: mediana de 10 rodadas (p < 0,001 em todas).

FatorV de CramérVariação entre rodadas
(mín. a máx.)
Frequência de sentir tristeza0,5730,568 a 0,582
Autopercepção corporal0,3320,320 a 0,344
Apoio percebido dos pais0,2940,280 a 0,304
Experiência de bullying0,2020,182 a 0,211
Experiência de abuso sexual0,1710,162 a 0,180
Refeições com os pais0,1670,156 a 0,175

Cada rodada sorteia 5 estados para o treino, um por macrorregião. A ordem dos fatores foi a mesma nas 10.

Tabela 2. Desempenho do modelo (XGBoost), com e sem a pergunta sobre tristeza. Mediana e IC 95% das 8 rodadas em que o XGBoost foi o modelo escolhido.

MétricaCom a pergunta sobre tristezaSem a pergunta sobre tristeza
Recall (sensibilidade)0,836
0,833 a 0,844		0,831
0,814 a 0,843
AUROC0,871
0,869 a 0,873		0,803
0,801 a 0,806
F20,713
0,709 a 0,716		0,640
0,636 a 0,645

Avaliação em adolescentes dos 22 estados que ficaram fora do treino. Recall: proporção dos adolescentes em risco que o modelo encontra.

O que isso quer dizer

O sofrimento psíquico aparece ligado à tristeza, à imagem do próprio corpo, ao apoio da família e à violência. São associações: não mostram causa.

O modelo encontra cerca de 8 em cada 10 adolescentes em risco. Sem a pergunta sobre tristeza, ele continua encontrando quase a mesma proporção, só com fatores sociodemográficos e de contexto. Isso importa em escolas, onde essa pergunta pode faltar ou não ser confiável.

Mota, T. P. L.; Gonçalves, L. C. O.; Oliveira, A. C. S.; Martins, C. A. Classifying Psychological Distress in Brazilian Adolescents: A Multi-regional Machine Learning Approach. In: Recamonde-Mendoza, M.; Barros, R. C. (ed.). Intelligent Systems: 36th Brazilian Conference, BRACIS 2026, Proceedings, Part V. Lecture Notes in Artificial Intelligence, v. 17109. Cham: Springer, 2027. p. 546–560. Publicado online em 03/10/2026. DOI

Thalles Mota

Quem vai cuidar da sua análise

Sou mestrando em Computação Aplicada na UFMT, na linha de pesquisa de Ciência de Dados. Sou especialista em Estatística Aplicada e em Psicologia e Saúde Mental, e graduado em Educação Física. Pesquiso machine learning aplicado a dados de saúde.

Sou idealizador principal do BioMS Zaku, ferramenta open source em Python para auditoria estatística de equações preditivas.

LinkedIn BioMS Zaku no GitHub

Onde publiquei

  • BRACIS 2026 · Springer

    Machine learning para identificar sofrimento psíquico em adolescentes

    DOI
  • Revista Eletrônica Interdisciplinar · UNIVAR · 2025

    Efeitos de um programa de exercícios na força, flexibilidade e VO2 máx. de adultos

    Ler o artigo
  • Cuadernos de Educación y Desarrollo · 2024

    Machine learning em atletas de jiu-jitsu: categorias de peso e idade pela força de preensão manual

    DOI
  • KDMiLe 2026 · Sociedade Brasileira de Computação

    Por que o modelo erra: dificuldade na predição de uso de substâncias

    DOI

Dúvidas frequentes

Qual é o prazo?

É rápido. Na análise de dados, você recebe os resultados em até 14 dias corridos, já com o vídeo explicando os achados. O prazo conta a partir da entrada paga (metade do valor, já descontados os R$ 40 da consultoria inicial) e do recebimento dos dados completos. Ele fica previsto em contrato e, se eu não cumprir por motivo meu, você recebe de volta todo o valor pago. No planejamento completo, o prazo é combinado caso a caso, porque depende da coleta e do que o seu orientador indicar.

O que preciso ter para começar?

Os seus dados em planilha ou arquivo (Excel, Google Sheets ou SPSS), mesmo que desorganizados, e o objetivo da pesquisa. Se ainda vai coletar, basta o projeto. Se tiver as recomendações do seu orientador, melhor ainda.

Como posso pagar?

Por Pix ou cartão de crédito, com um link de pagamento seguro. Os valores do site são para pagamento por Pix. No cartão, você pode parcelar, com um acréscimo pelas taxas do cartão e do parcelamento. O total aparece na tela antes de você confirmar.

E se eu precisar de ajustes?

Uma rodada está incluída, em até 7 dias após a entrega. Análises novas viram uma nova consultoria.

Meus dados ficam seguros?

Sim. Trabalho com dados anonimizados, sigo a LGPD e mantenho sigilo sobre o seu projeto. Se a pesquisa envolver pessoas, peço o parecer do comitê de ética ou a dispensa prevista em norma, como no caso de dados públicos.

Você atende dissertações e teses?

Sim, dissertações e teses também. Como a análise costuma ser maior, o valor é definido na consultoria inicial, depois de eu entender o seu caso.

Preciso colocar você como autor?

Não. O trabalho é seu: eu planejo e executo a análise e explico cada resultado, para você conseguir defender. Se quiser, também mostro como rodar a análise no seu computador. A boa prática é citar a consultoria nos agradecimentos.

Vamos olhar os seus dados juntos?

Agende a consultoria inicial e saia da conversa sabendo o valor. Respondo no mesmo dia.

Agendar pelo WhatsApp