Palestrantes

Conferências

Agatha Sacramento Rodrigues

Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)
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Doutora em Estatística pelo Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo-USP (2018). Possui graduação em Estatística pela Universidade Federal de São Carlos (2010) e mestrado em Estatística pelo Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo (2013). Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, com ênfase em Análise de Confiabilidade, Análise de Sobrevivência e Bioestatística. Atualmente é docente no Departamento de Estatística da Universidade Federal do Espírito Santo (UFES), coordenadora do projeto de extensão ensinaR (que visa a divulgação, ensino e treinamento da comunidade sobre o software R) e cofundadora da R-Ladies Capítulo Vitória (https://www.meetup.com/pt-BR/rladies-vitoria e https://github.com/rladies/meetup-presentations_vitoria). Agatha também é coordenadora do laboratório de Ciência de Dados da UFES, o DaSLab (https://daslab-ufes.github.io). Atualmente coordena o projeto "Observatório Obstétrico Brasileiro" (https://observatorioobstetricobr.org), da Chamada de Ciência de Dados na Saúde Materno-infantil e financiado pelo CNPq, Ministério da Saúde, FAPES e Fundação Bill & Melinda Gates.

Luiz Alexandre Peternelli

Universidade Federal de Viçosa
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Professor Titular do Departamento de Estatística da Universidade Federal de Viçosa. Graduado em Agronomia (1988) e mestre em Genética e Melhoramento (1991) pela UFV. Doutor em Estatística e Melhoramento de Plantas (1999) pela Iowa State University, EUA. Bolsista de Produtividade em Pesquisa do CNPq – Nível 1C, com experiência em Modelos Mistos, Planejamento e análise de experimentos, simulação estocástica, seleção genômica, modelos preditivos para dados de infravermelho próximo e imagens, e aprendizado estatístico com aplicações em melhoramento vegetal. Pesquisador do Programa de Melhoramento de Cana de Açúcar da UFV (PMGCA-UFV). Coordenador do Laboratório de Análises e Pesquisas em Estatística Aplicada (LAPEA), voltado para consultoria e assessoria estatística em problemas diversos.

Daiane Aparecida Zuanetti

Universidade Federal de São Carlos (UFSCar)
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Professora adjunta do Departamento de Estatística da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar), desde 2017. Possui graduação em Estatística pela UFSCar (2003), mestrado e doutorado em Estatística pela UFSCar com período sanduíche na Universidade do Texas em Austin. Antes do doutorado, trabalhou por sete anos no mercado financeiro no banco Itaú Unibanco. Tem pesquisas na área de Probabilidade e Estatística, com ênfase em seleção e estimação de modelos de mistura independentes ou dependentes, mapeamento QTL, inferência Bayesiana paramétrica e não paramétrica e métodos computacionais MCMC com aplicação, principalmente, em Genômica e Biologia Molecular.

Enrico Colosimo

Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)
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Formado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) e Ph.D. em Estatística - University of Wisconsin - Madison (1991). Professor Titular do Departamento de Estatística da (UFMG). Ele orientou mais de 40 teses/dissertações e publicou mais de 150 artigos em periódicos de estatística, medicina, engenharia, como Biometrics, Statistics in Medicine, Lancet. Autor dos livros, Confiabilidade: Análise de Tempo de Falha e Testes de Vida Acelerados (com Marta Afonso Freitas) pela Editora da FCO e Análise de Sobrevivência Aplicada (com Suely Ruiz Giolo) pela Editora Blucher e Projeto Fisher da ABE. Editor associado do Chilean Journal of Statistics e da Revista Colombiana de Estadistica e vice-presidente da Regional Brasileira de Biometria no período de 2002 a 2008. Editor-in-chief do Brazilian Journal of Probability and Statistics no período de 2019-2020 e Editor/Revisor Estatístico do Periódico HEART desde março de 2014. Trabalha em Estatística, com ênfase em análise de dados longitudinais, análise de sobrevivência e confiabilidade de sistemas reparáveis.

Germano Martins Ferreira Costa Neto

Universidade Cornell (Cornell University)
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Pesquisador de pós-doutorado do Institute for Genomic Diversity da Cornell University, Estados Unidos. É também associado ao ArC Coe for Plant Success and Nature da Queensland University, Austrália. Possui graduação em Agronomia (2015) e mestrado em Melhoramento de Plantas (2017) pela Universidade Federal de Goiás, onde também realizou pesquisa junto a Embrapa Arroz e Feijão (2013-2017). Possui doutorado em Genética e Melhoramento de Plantas (2021) pela Universidade de São Paulo - ESALQ/USP, com período sanduíche no Centro Internacional de Mejoramiento de Maiz y Trigo (CIMMYT), México, onde também atuou como consultor externo no escritório de Biometria e Estatística Experimental (2021-2022). Desde 2018 atua como consultor no campo da estatística experimental, na avaliação de ensaios de melhoramento e no desenho de redes experimentais para teste de cultivares. É autor do software EnvRtype para coleta, processamento e uso de informações ambientais em ecologia, genética e melhoramento de plantas. Tem pesquisas na área da Genética e Genômica Quantitativa, sobretudo no desenvolvimento de modelos preditivos e exploratórios combinando biometria de dados ambientais, moleculares e fenotípicos, mineração de dados, otimização, modelos lineares e não-lineares e aprendizado de máquina, aplicados tanto na pesquisa agrícola como em ecologia e evolução.

Mariana Rodrigues Motta

Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
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Professora do Departamento de Estatística da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). É graduada e mestre em Estatística pela UNICAMP, possui mestrado em Estatística com ênfase em Bioestatística e doutorado em Genética Quantitativa, ambos pela “University of Wisconsin”. Ela é membro do “Caucus for Women in Statistics (CWS)” da International Biometric Society (IBS) desde 2020.

José Pinheiro

Presidente da International Biometric Society (IBS)
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Ph.D. em Estatística pela University of Wisconsin – Madison, trabalhou na Bell Labs e na Novartis Pharmaceuticals, antes de sua posição atual como Chefe Global de Modelagem Estatística e Metodologia no Departamento de Estatística e Ciências de Decisão da Janssen Research & Development. Ele esteve envolvido no desenvolvimento metodológico em várias áreas de estatística, incluindo determinação de doses, projetos adaptativos e modelos de efeitos mistos. Ele é o atual presidente da International Biometric Society (IBS), membro da American Statistical Association, ex-editor da Statistics in Biopharmaceutical Research e ex-presidente da Região Leste da América do Norte (ENAR) da IBS.

Peter John Diggle

Lancaster University
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Professor de Estatística na Faculdade de Saúde e Medicina da Universidade de Lancaster, e também ocupa cargos adjuntos na Johns Hopkins e Yale University. Sua pesquisa envolve o desenvolvimento de métodos estatísticos para análise de dados espaciais e longitudinais, motivados por aplicações nas ciências biomédicas, da saúde e do meio ambiente. Foi premiado com a Medalha “Guy” da Royal Statistical Society em 1997, e é ex-editor do Society's Journal, Série B. Em 2001, foi eleito membro da American Statistical Association, co-editor da revista "Biostatistics" entre 1999 e 2009 e presidente da “Royal Statistical Society” entre julho de 2014 e dezembro de 2016. Ele publicou 12 livros e mais de 300 artigos.

Michael Aschner

Albert Einstein College of Medicine
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Graduado em Ciências naturais, possui mestrado em anatomia, doutorado em neurobiologia/anatomia, pós-doutorado em toxicologia e é Professor de Farmacologia Molecular e Neurociência no Albert Einstein College of Medicine (New York). Ele desenvolve estudos sobre como os metais pesados afetam o desenvolvimento e as importantes implicações nas funções do cérebro, que vão desde a elucidação de questões básicas sobre lesões de células cerebrais até aspectos práticos relacionadas a poluentes ambientais. Ele atua como membro editorial e revisor de vários periódicos internacionais de renome, é membro de muitas afiliações internacionais e autor de mais de 900 artigos relacionados à Farmacologia Molecular, Neurociência, Pediatria e Toxicologia.

Palestrantes

Miniconferências (Young researcher)

Alex Leal Mota

Universidade Federal do Amazonas (UFAM)
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Alex Leal Mota é professor adjunto de estatística do Instituto de Ciências Exatas (ICE) da Universidade Federal do Amazonas (UFAM). Possui graduação em matemática pela Universidade Federal do Amapá (2014), com bolsa do CNPq, mestrado em matemática com área de concentração em estatística pelo programa de pós-graduação em matemática da UFAM (2017), com bolsa FAPEAM e doutorado em estatística pelo programa interinstitucional de pós-graduação em estatística UFSCar-USP (2022) com bolsa CAPES e PETROBRAS. Tem experiência em probabilidade e estatística, atuando, principalmente, nas seguintes áreas: teoria de distribuições de probabilidades, análise de sobrevivência e confiabilidade.

Frederico Machado Almeida

Universidade de Brasília (UnB)
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Professor Adjunto A, nível-I do Departamento de Estatística da Universidade de Brasília (UnB) desde 2021, e supervisor acadêmico da empresa júnior de Estatística-ESTAT-UnB. Tem mestrado e doutorado em Estatística pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), e pós-doutorado na Escola de Nutrição da Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP). Seus interesses de pesquisa são análise de sobrevivência e confiabilidade, modelos de dados longitudinais e estatística não-paramétrica.

Marcelo Andrade da Silva

Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz” - Universidade de São Paulo (ESALQ/USP)
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Professor do Departamento de Ciências Exatas da Universidade de São Paulo - Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz”. Possui graduação em Licenciatura em Matemática (2011) e mestrado em Biometria (2014), ambos pela Universidade Estadual Paulista ''Júlio de Mesquita Filho'' (UNESP), e doutorado em Estatística (2019) pela Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR), com período sanduíche na University of Florida. Seus interesses de pesquisa são modelos de regressão, modelos de variáveis latentes, teoria da resposta ao item, modelos de diagnóstico cognitivo e inferência Bayesiana.

Oilson Alberto Gonzatto Junior

Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - Universidade de São Paulo (ICMC/USP)
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Atualmente é Pós-doutorando do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo, ICMC-USP. Possui graduação em Matemática pela Universidade Estadual do Paraná (UNESPAR), graduação em Estatística e mestrado acadêmico em Bioestatística pela Universidade Estadual de Maringá (UEM), e doutorado em Estatística pelo Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística UFSCar-USP (PIPGEs) (UFSCar-ICMC/USP, 2021). Atua nas áreas de matemática, estatística e computação, com trabalhos mais recentes em projetos ligados ao Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria, CEPID-CeMEAI (ICMC-USP) e Petróleo Brasileiro S/A (Petrobras).