14ª Semana da Estatística da UFF

21, 22 e 23 de Outubro de 2025

Sobre a Semest

O Departamento de Estatística, a Coordenação do Bacharelado em Estatística e o Laboratório de Estatística da UFF têm o prazer de realizar a 14ª Semana da Estatística da UFF.

Preparem-se para um evento com palestras, minicursos e submissão de trabalhos!

O Evento ocorrerá nos Blocos G e H da Universidade Federal Fluminense, campus Gragoatá.

Palestras

Na Semest as palestras ocorrem de forma presencial. Sempre com um espaço para perguntas e discussões.

Minicursos

Ao longo dos dias de evento, os participantes poderão particpar de um minicurso por dia. Todos serão minicursos presenciais e práticos. As vagas são limitadas e distribuídas por ordem de inscrição.

Submissão de Trabalhos

Os trabalhos aceitos serão apresentados no último dia do evento em formato de pôster. Como na edição anterior, todos os trabalhos aceitos serão publicados nos anais do evento.

Palestrantes Convidados

Nancy Lopes Garcia

IMECC/UNICAMP

Professora do Departamento de Estatística do IMECC/UNICAMP desde 1986 sendo Titular desde 2002. Possui graduação em Estatística pela Universidade Estadual de Campinas (1985), mestrado em Matemática pelo IMPA (1988) e doutorado em Estatística – University of Wisconsin – Madison (1993). É membro eleita da Academia Brasileira de Ciências e do International Statistical Institute. Ocupou os cargos de Tesoureira e Vice-Presidente da Sociedade Brasileira de Matemática por dois mandatos, bem como Editora Chefe do Brazilian Journal of Probability and Statistics no biênio 2013/2014. Foi Pró-Reitora de Pós-graduação da Unicamp. Atualmente, ela atua como Coordenadora da área de Matemática/Probabilidade e Estatística da CAPES e membro do CA de Matemática da FAPESP. Seus interesses em pesquisa abrangem tanto a pesquisa teórica quanto aplicada em Probabilidade e Estatística, com contribuições em áreas como processos pontuais, simulação perfeita, cadeias de memória variável, percolação e inferência para dados funcionais e estocásticos.

Mariane Branco Alves

UFRJ

Possui graduação em Estatística e doutorado em Estatística pelo Instituto de Matemática da UFRJ, além de mestrado em Engenharia de Produção pela COPPE/UFRJ. É professora do Departamento de Métodos Estatísticos e integrante do Programa de Pós-Graduação em Estatística do IM/UFRJ. Atua como pesquisadora nos Laboratórios de Matemática Aplicada (IM/UFRJ) e de Sistemas Estocásticos (IM-COPPE/UFRJ). Coordena a especialização em Ciência de Dados e Estatística Aplicada do IM/UFRJ e a subárea “Vigilância integrada baseada em dados, abordagens inovadoras para inteligência epidemiológica e sistemas de alerta precoce”, vinculada ao grupo temático “Saúde Pública” do Consórcio Colaborativo de Pesquisa Aberta da OMS (CORC) sobre Flaviviridae, uma iniciativa global dedicada a promover a pesquisa e a coordenação estratégica em resposta às ameaças à saúde relacionadas a flavivírus. Sua experiência envolve Probabilidade e Estatística Aplicada, com ênfase em Inferência Bayesiana, Modelos Dinâmicos Generalizados, Análise de Sobrevivência, Modelos temporais, espaciais e espaço-temporais, Ciências Atuariais.

Leonardo Bastos

Fiocruz

Leo Bastos é pesquisador titular do Programa de Computação Científica da Fundação Oswaldo Cruz e professor associado no IMPA Tech. Atua no desenvolvimento e aplicação de aprendizagem bayesiana na epidemiologia das doenças infecciosas. Coordena os sistemas de monitoramento de casos de arboviroses, InfoDengue, e de hospitalizações e óbitos pela síndrome respiratória aguda grave, InfoGripe. É Cientista Nosso Estado da FAPERJ e bolsista de produtividade do CNPq.

Alexandre Sousa da Silva

Unirio

Alexandre é graduado em Estatística pela UNESP, mestre em Estatística e Experimentação Agronômica pela USP e doutor em Estatística pela UFRJ. É professor associado da Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro, tendo exercido a função de diretor da Escola de Matemática (EMAT/UNIRIO) e atualmente é Coordenador Adjunto do Programa de Pós-Graduação em Enfermagem e Biociência (PPGENFBIO/UNIRIO). É membro do GT-12 da Sociedade Brasileira de Educação Matemática (SBEM) e do grupo LETRE-SE (Grupo de pesquisa em letramento estatístico). É coautor do livro Projetos de Estatística em Sala de Aula com o R e do módulo de Estatística e Probabilidade do Livro Aberto de matemática, além disso, coordena o Núcleo de Estatística do Projeto EDUBEM (SEEDUC/RJ). Por fim (nas horas vagas), desenvolve e orienta projetos com ênfase na integração entre pesquisa científica e formação cidadã.

Jessica Kubrusly

UFF

Jessica Kubrusly é Professora Associada do Departamento de Estatística da Universidade Federal Fluminense (UFF). Possui Doutorado e Mestrado em Matemática pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio) e graduação em Engenharia Elétrica, com ênfase em Sistemas de Apoio à Decisão, pela mesma instituição. Desenvolve pesquisa nas áreas de Aprendizado de Máquinas, Sistemas de Recomendação e Processamento de Linguagem Natural.

Marcos Lage

UFF

Marcos Lage é Professor Associado do Instituto de Computação da Universidade Federal Fluminense (IC-UFF), onde atua no Departamento de Ciência da Computação e no Programa de Pós-Graduação em Computação, tendo exercido o cargo de vice-diretor do IC-UFF (2021–2024). Doutor em Matemática Aplicada pela PUC-Rio (2009), realizou pós-doutorado na Universidade de Nova Iorque (NYU) em 2015 e 2018, com pesquisa na área de Visualização de Dados Urbanos. É bolsista de Produtividade do CNPq (nível 2) e da FAPERJ (Cientista do Nosso Estado). Foi chair do SIBGRAPI em 2017 e program chair em 2019. Atualmente, é editor associado do Journal of the Brazilian Computer Society e atua em comitês internacionais de conferências como a IEEE VIS e o SIBGRAPI. Publicou mais de 50 artigos em periódicos e conferências de alto impacto, como IEEE TVCG, Computers & Graphics e IEEE VIS, com trabalhos premiados em eventos internacionais. Sua pesquisa em visualização de dados já foi destacada em veículos como The Economist e The New York Times.

Larissa de Carvalho Alves

IBGE/ENCE

Possui Doutorado em Estatística (2015), Mestrado em Estatística (2010) e Graduação em Matemática (2007) pela Universidade Federal do Rio de Janeiro. Atualmente é Pesquisadora da Escola Nacional de Ciências Estatísticas do IBGE, gerente de apoio ao ensino e à administração acadêmica na ENCE-IBGE e vice-coordenadora da Graduação em Estatística da ENCE-IBGE. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, com ênfase em Probabilidade e Estatística Aplicadas, atuando principalmente nos seguintes temas: Inferência Bayesiana, Modelos Dinâmicos e Previsões Bayesianas.

Douglas Rodrigues Pinto

UFF

Doutor em Estatística pelo Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo (IME-USP), sendo orientado pelo Dr. Jefferson Antonio Galves. Atualmente, é Professor Adjunto do Departamento de Estatística da Universidade Federal Fluminense (UFF). Possui interesse na área de Aprendizado de Máquinas, Redes Neurais e Inferência em Processos Estocásticos.

Maria Yury Travassos Ichihara

CIDACS

Maria Yury Travassos Ichihara, Doutora em Saúde Pública, é assessora especial, lider da Plataforma de dados desidentificados (PPD-Cidacs), do GT de Desenevolvimento de capacidades do Projeto SEDHI , Coordenadora do Comitê Gestor das Coortes e pesquisadora Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde (CIDACS) unidade do Instituto Gonçalo Moniz/FIOCRUZ, que realiza o manejo de grande volume de dados para avaliação de determinantes sociais e de impacto de politicas públicas na saúde. É ainda professora colaboradora do Programa de Pós-graduação e pesquisadora colaboradora do Instituto de Saúde Coletiva. Dentre os projetos nos quais participa como pesquisadora, destaca-se o projeto da Coorte de 100 milhões de brasileiros para análise de efeitos de determinantes sociais e políticas públicas na saúde da população brasileira, com ênfase na saúde materno-infantil, na ocorrência de doenças infecciosas e doenças crônicas e mortalidade.Colaborou no desenvolvimento oo ìndice Brasileiro de Privação, medida de privação material em setores censitários brasileiros.Também coordenou a construção do Indice de desigualdades sociais na Covid-19 e colabora na construção do Indice Brasileiro de Promoção da Saúde conduzido pelo Instituto de Saúde Coletiva da UFBa.Tem conhecimento no uso de dados governamentais nos seus aspectos de curadoria, transformação em dados de pesquisa, privacidade dos dados pessoais. Desenvolveu experiência na elaboração e execução de projetos com parceiros internacionais como a London School of Hyginie and Tropical Medicine, University of Glasgow, Fundação Bill Melinda Gates, com instituições nacionais de ensino e pesquisa, e com o MInistério da Saúde, o Ministério de Desenvolvimento Social, Ministério das Cidades, entre outros. Faz parte do advisory board do Lancet Global Health.

Rafael Felipe de Souza

CIDACS

Rafael Felipe Souza é graduado em Sistemas de Informação e atua, desde 2020, na área de Ciência e Engenharia de Dados, com foco em dados secundários aplicados à pesquisa em saúde. Integra o Time de Dados da Plataforma de Dados Desidentificados (PDD) do Cidacs/Fiocruz-BA, contribuindo para o processamento, análise e gestão de grandes bases de dados voltadas a estudos epidemiológicos e de saúde pública.

Letícia Martins Raposo

Unirio

Letícia Raposo é professora adjunta da UNIRIO e colaboradora do Programa de Engenharia Biomédica da COPPE/UFRJ. É graduada em Biomedicina (UNIRIO) e Matemática (UFF), com mestrado e doutorado em Engenharia Biomédica pela UFRJ. Atua nas áreas de modelagem estatística, aprendizado de máquina e inteligência artificial aplicadas à saúde.

Cristiane Nunes Francisco

UFF

Professora titular do Instituto de Geociências da UFF, com mais de 30 anos de experiência na área de Sistemas de Informação Geográfica e Sensoriamento Remoto aplicados a estudos ambientais, com foco em temáticas como uso da terra e cobertura vegetal, áreas protegidas e indicadores socioambientais.

Júlia Tessler

SINCH/UNICAMP

Possui graduação em Estatística pela Universidade Estadual de Campinas (2017). Atualmente é mestranda em Ciência da Computação na Universidade Estadual de Campinas e Engenheira de Aprendizagem de Máquina na Sinch. Mais informações em https://www.linkedin.com/in/juliatessler/

Walmes Marques Zeviani

UFGD

Engenheiro Agrônomo pela Universidade Federal da Grande Dourados, Mestre e Doutor em Estatística e Experimentação Agropecuária pela Universidade Federal de Lavras. Atualmente é Professor na Universidade Federal da Grande Dourados (UFGD) e foi do Departamento de Estatística da Universidade Federal do Paraná por 14 anos. Foi professor da Especialização em Data Science & Big Data da UFPR. É professor da Especialização em Advanced Analytics e Business Optimization também na UFPR e está como parte do corpo docente da Especialização em Inteligência Artificial Generativa da UFPR, a iniciar-se em 2025.