Palestrante: Marcelo Azevedo Costa

Professor Associado/Coordenador P&D CEMIG-D no. 0636 na Universidade Federal de Minas Gerais

Professor de Métodos Estatísticos Aplicados e Ciência dos Dados no departamento de Engenharia de Produção da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) e membro do Programa de Pós-graduação em Engenharia de Produção (linha Modelagem Estocástica e Simulação) da mesma instituição. Possui graduação em Engenharia Elétrica pela UFMG, doutorado em Engenharia Elétrica pela mesma universidade (2002) na área de Inteligência Computacional, pós-doutorado pela Harvard Medical School & Harvard Pilgrim Health Care (2007) na área de Estatística Espacial e Vigilância Epidemiológica e pós-doutorado pela Linköping University (Suécia) na área de Análise Estatística, Diagnóstico e Detecção de Faltas em Ambientes Industriais. Possui publicações em importantes revistas nacionais e internacionais. É autor do livro Tópicos em Ciência dos Dados - Introdução dos modelos paramétricos e suas aplicações utilizando o R. Atualmente, coordena e participa como pesquisador sênior em projetos de P&D na área de ciência dos dados, em parceria com empresas públicas e privadas, e orienta alunos de graduação, especialização, mestrado e doutorado nos temas: estatística aplicada, estatística espacial, ciência dos dados, análise de séries temporais, teoria e análise de regressão, teoria e análise de redes neurais artificiais.

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Palestra : Modelos Híbridos Multi-Camadas para Business Analytics: Estimando os drivers da Duração da Interrupção de Energia dos consumidores da CEMIG-D

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Chief Data Scientist at IFood
Diretor de Tecnologia no Magazine Luiza
Head of Data Science na Dextra

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