Prazer, somos a FFN Modelagem Computacional
A FFN Modelagem Computacional é uma Startup nascida no ano de 2021 com a missão de prestar serviços de apoio técnico para suporte à tomada de decisão nos âmbitos da gestão de águas superficiais e desempenho esportivo. Com a fronteira tecnológica se expandindo exponencialmente nas últimas décadas nas áreas de ciência de dados e sensoreamento, buscamos desenvolver novas ferramentas para aplicações práticas com nossos clientes e parceiros.
Seu fundador e presidente, Fábio Ferreira Nogueira, é formado em Engenharia Ambiental com Mestrado em Engenharia Hidráulica e Ambiental pela Escola Politécnica da USP, e doutorando em Esporte na Escola de Educação Física e Esporte da mesma universidade. Atuou na área de projetos, muitos ligados à academia (P,D&I). Também tem experiência com análise de desempenho no futsal, onde atuou nos contextos profissional e universitário. Unindo as duas áreas pelas quais tem paixão, fundou esta Startup para desenvolver projetos de alto valor tecnológico agregado, sempre em contato com a vanguarda do conhecimento.
Águas superficiais e desempenho esportivo?
Isso mesmo! Novas tecnologias de monitoramento e modelagem são aplicadas de forma semelhante nas duas áreas para trazer benefícios a sociedade, otimizando processos e provendo melhores informações para realizarmos escolhas mais assertivas. Além da intersecção tecnológica, esporte e gestão de águas superficiais serão trabalhados em conjunto sob o guarda-chuva das Soluções Baseadas na Natureza, integrados à outras áreas, para atingir o cerne de problemas estruturais de nossa sociedade.
Fábio Ferreira Nogueira
Fundador e Presidente
01.
Monitoramento
Captação de dados é o primeiro e fundamental passo em qualquer análise. Como, onde, quando e pra que são perguntas que precisam ser devidamente esclarecidas de acordo com os objetivos pretendidos
02.
Modelagem
Modelos computacionais, sejam determinísticos, estatísticos ou estocásticos, são ferramentas poderosas para entendimento do tópico em análise e muito úteis para previsão de cenários
03.
Entendimento conceitual
As melhores respostas são alcançadas à partir das melhores perguntas. Entender conceitualmente os problemas, conhecendo suas principais referências teóricas, é uma etapa chave para se tomar as melhores decisões
04.
Experiência prática
O conhecimento empírico também é fundamental para tomar as melhores decisões. Portanto, devemos aprender com a vivência daqueles que já trilharam o caminho
05.
Inovação
Desenvolvimento de novos métodos e ferramentas, desde a ideia inicial, passando pelo protótipo até sua validação junto ao usuário final
06.
Necessidade do mercado
Entender o que o usuário final realmente precisa decidir. Seja por um critério já estabelecido, como o atendimento de uma legislação, ou clarificando prós e contras de uma ponderação multicritério, buscando métricas para dar suporte à decisão
Dúvidas sobre nossos serviços com águas superficiais ou desempenho esportivo.
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