Conferencistas Plenarios

El Dr, de Oliveira es venezolano. Estudió en la Universidad Simón Bolivar, donde obtuvo el título de pregrado como Matemático y una maestría en Recursos Hídricos. Luego, obtuvo su doctorado en la Universidad de Maryland en 1997.

Como estadístico, Victor enfoca su investigación principalmente en métodos Bayesianos, estadística medioambiental, geoestadística, espacios aleatorios de Markov, predicción espacial y modelamiento espacio tiempo. Además, el profesor De Oliveira ha contribuido en la creación del software BTG, el cual realiza predicciones Bayesianas de espacios aleatorios Gaussianos. También colaboró con el desarrollo del paquete geoCount de R, el cual realiza análisis y modelamiento de datos geoestadísticos.  

Contacto:

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• http://faculty.business.utsa.edu/vdeolive/
• https://business.utsa.edu/faculty/victor-de-oliveira/

Jorge Mateu es profesor de la Universidad Jaume I en Castellón, Valencia (España), y es un académico internacionalmente reconocido por sus trabajos en el área de la modelización estadística y sus aplicaciones. Es autor de más de 250 publicaciones indexadas en SCOPUS y tiene más de 2900 citas registradas en esa base, con un índice-h de 26, lo que lo ubica en el rango de los 10 investigadores más productivos en el área de la Estadística y Probabilidades en España. Ha participado en múltiples ocasiones como conferencista o profesor invitado en eventos académicos internacionales en el campo de la estadística, en países como Francia, Alemania, Reino Unido, Irán, México, Colombia, Chile, Italia, Estados Unidos, entre otros.

Contacto:

https://www3.uji.es/~mateu/

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Paula es profesora asistente de estadística en la UNIVERSIDAD DE CIENCIA Y TECNOLOGÍA KING ABDULLAH (KAUST) e investigadora principal del grupo de investigación Estadísticas geoespaciales y vigilancia de la salud (GeoHealth). Su investigación se centra en el desarrollo de métodos estadísticos innovadores y herramientas computacionales para el análisis de datos geoespaciales y la vigilancia de la salud. Desarrolla métodos estadísticos espaciales y espacio-temporales para comprender los patrones geográficos y temporales de las enfermedades, evaluar su relación con los factores de riesgo potenciales, detectar conglomerados, medir desigualdades y evaluar el impacto de las intervenciones. También trabaja en el desarrollo de software estadístico y aplicaciones de visualización interactiva para investigación y comunicación reproducibles, y el impacto de su trabajo ha informado directamente la política estratégica para reducir la carga de enfermedades como la malaria y el cáncer en varios países. Ha publicado extensamente en revistas líderes y es la autora del libro Geospatial Health Data: Modeling and Visualization with R-INLA and Shiny (2019, Chapman & Hall/CRC). Recibió su Ph.D. en Matemáticas por la Universidad de Valencia, y su Máster en Bioestadística por la Universidad de Harvard.

Contacto:

https://www.paulamoraga.com/

Obtuvo su grado de doctor (PhD) en Matemáticas por la Universidad de California Santa Barbara, ha tenido posiciones académicas en University of California Los Angeles (UCLA), Santa Clara University, Indiana University y en el presente ocupa la catedra de Profesor Daniel J. Fitzgerald en Boston College.

Su investigación se enfoca en la aplicación de la estadística y de los métodos de aprendizaje profundo para resolver problemas espaciales, ha tratado problemas en redes urbanas, inferencia causal, y sus estudios abarcan diversos campos como modelamiento de procesos virales, equidad e interpretabilidad en el pronóstico de justicia penal o formación de enlaces en redes sociales.

Su prolífica producción científica se verifica por la publicación de más de cien artículos, su trabajo en muchos proyectos financiados y la finalización exitosa de seis proyectos doctorales y al menos uno en curso actualmente.

Contacto:

https://www.georgemohler.com/