PALESTRANTES CONFIRMADOS
ANA PAULA APPEL
Ana Paula Appel é cientista de dados sênior, pesquisadora e inventora na IBM Client Engineering. Possui 50 patentes registradas no USPTO (24 concedidas), líder da comunidade de DS na IBM LA e a primeira mulher certificada Though Leader em DS na America Latina. Premido Patent Award Society of Women Engineering (SWE) em 2020/2022 e "Women Engineerings that you should know 2022”.
ANDERSON ARA
Professor do Departamento de Estatística UFPR. Docente da Especialização em Data Science & Big Data (DSBD-UFPR), MBA em Finanças Corporativas (UTFPR) e Ciência de Dados e Big Data (ECD-UFBA). Head in Data Science (2017-2019) no Laboratório de Estatística e Data science (LED-UFBA). Pesquisador em Aprendizado Estatístico de Máquina e Big Data Analytics.
BRUNO TEBALDI BARBOSA
Doutor em Economia pela FGV EESP, Engenheiro Mecânico pela USP. Professor de Métodos Estatísticos e Econométricos, de Técnicas de Aprendizado de Máquina e de Programação em R na FGV EESP. Profissional da área financeira, atuação na gestão de carteiras e fundos de investimentos.
CAMILA BERTINI MARTINS
Doutora Estatística pelo Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo, Mestre e Bacharel em Estatística pela Universidade Federal de São Carlos. Docente no Departamento de Medicina Preventiva, Escola Paulista de Medicina, Universidade Federal de São Paulo. Professora-orientadora do Programa de Mestrado Profissional Interdisciplinar em Inovação Tecnológica do ICT-UNIFESP. Conselheira do CONRE-3.
CIBELE RUSSO
Cibele Russo, mãe de dois filhos, é Professora Doutora do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo em São Carlos. Foi coordenadora do Bacharelado em Estatística e Ciência de Dados do ICMC USP entre 2018 e 2022, é orientadora de doutorado, mestrado, iniciação científica, projetos de graduação e especialização.
DUDA FONSECA MENDES
Eduardo é PhD em Estatística pela Northwestern University, nos EUA, e desde 2015 trabalha na FGV. Participou e coordenou projetos de pesquisa aplicada, tais como o IPC-Web, Mapa de Mobilidade do Rio de Janeiro e “Susveillance” de contas públicas. Sua pesquisa em econometria teórica e computacional foi publicada em periódicos internacionais.
FLÁVIO GONÇALVES
Gerente Executivo na Diretoria Gestão de Riscos do Banco do Brasil, atualmente coordena a área de modelagem de risco de crédito, experiência na área de Data Science e Analytics há mais de 20 anos, graduado em Estatística na UnB, especialização em Matemática e Estatística na UFLA, MBA em Administração Estratégica de TI na FGV-BSB, MBA em Gestão de Crédito na FGV-BSB, mestre em Computação Aplicada na UnB.
GIULIANO MENDONÇA
Responsável pelas iniciativas de inovação em ciência de dados e inteligência artificial da Embraer. Tem 23 anos de experiência em soluções de engenharia para o setor aeronáutico. Atuou como gestor de desenvolvimento de software e líder de manufatura digital e na implantação de ferramentas de simulação, projeto e realidade virtual. É formado em Engenharia Mecatrônica com mestrado em Engenharia Eletrônica e Computação.
LEO BASTOS
Graduado, mestre e doutor em estatística com experiência no desenvolvimento de métodos estatísticos voltados para o monitoramento de doenças infecciosas. Atua na interseção entre a bioestatística e a epidemiologia das doenças transmissíveis colaborando com pares dentro do meio acadêmico e também com profissionais da vigilância epidemiológica.
MARCELO FERNANDES
Professor Titular da FGV EESP desde 2011. Professor Titular de Queen Mary University of London entre 2006 e 2017. PhD em Finanças pela Universidade Livre de Bruxelas. Editor Chefe da Revista Brasileira de Finanças. Publicações internacionais: 31 (incluindo no Journal of the American Statistical Association, Journal of Econometrics e Journal of Business and Economic Statistics). Citações: 1310 no Google acadêmico.
RAFAEL CORONEL
Rafael Coronel é Diretor de Big Data, Analytics & Inteligência Artificial na Claro Brasil S.A. e possui experiência em estratégias para Data Engineering, Data Science, Business Intelligence, Advanced Analytics e Pesquisa e Desenvolvimento. É responsável por estruturar grandes e complexas plataformas e arquiteturas cloud para Big Data com foco em estratégias de negócios usando Inteligência Artificial. Foi responsável por projetos estratégicos importantes em fusões de empresas como Easy Taxi e Cabify na Europa e LATAM, bem como co-fundou a SWVL em Berlin, com operação em mercados emergentes na África, Oriente Médio e Ásia. Possui um BSc. em Engenharia de Computação, MSc. em Engenharia Aeroespacial e um PhD. em Robótica. Trabalhou como pesquisador convidado em Universidades como o MIT, UPenn, ETHZ e EPFL. Vem trabalhando no mercado de Big Data em mais de 20 países em todos os continentes por mais de 15 anos. Apaixonado por guitarras, aviões e foguetes.
