Marcelo Azevedo Costa, UFMG

Marcelo é Professor Titular no Departamento de Engenharia de Produção da 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 Universidade Federal de Minas Gerais (1999), doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Minas Gerais (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. 

Atualmente é professor pesquisador do Laboratório de Apoio a Decisão e Confiabilidade (LADEC) atuando em projetos na área de modelos de regulação do setor elétrico, e professor colaborador do Laboratório de Gestão de Serviços Ambientais (LAGESA). Já ministrou mini-cursos e palestras em empresas como CEMIG, Eletropaulo, COPASA e Itaú. Possui publicações em importantes revistas internacionais como Socio-Economic Planning Sciences, IEEE Transactions on Power Delivery, Statistical Methods in Medical Research, PLOS One, dentre outras. É autor do livro: Tópicos em Ciência dos Dados - Introdução dos Modelos Paramétricos e suas aplicações utilizando o R. É revisor de periódicos internacionais e nacionais, além de possuir capítulos de livros publicados em língua inglesa. É coordenador de projeto de P&D CEMIG e atua como pesquisador em projetos de P&D. Também é coordenador técnico na linha VI (Conectividade Veicular) do Programa Rota 2030 coordenado pela Fundep. Orienta alunos de graduação, especialização, mestrado e doutorado nos temas: estatística aplicada, modelos estatísticos aplicados ao setor elétrico, análise de redes, estatística espacial, análise de séries temporais, teoria e aplicações de redes neurais artificiais. 

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Professor Titular no Departamento de Engenharia de Produção da 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 Universidade Federal de Minas Gerais (1999), doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Minas Gerais (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. 

Atualmente é professor pesquisador do Laboratório de Apoio a Decisão e Confiabilidade (LADEC) atuando em projetos na área de modelos de regulação do setor elétrico, e professor colaborador do Laboratório de Gestão de Serviços Ambientais (LAGESA). Já ministrou mini-cursos e palestras em empresas como CEMIG, Eletropaulo, COPASA e Itaú. Possui publicações em importantes revistas internacionais como Socio-Economic Planning Sciences, IEEE Transactions on Power Delivery, Statistical Methods in Medical Research, PLOS One, dentre outras. É autor do livro: Tópicos em Ciência dos Dados - Introdução dos Modelos Paramétricos e suas aplicações utilizando o R. É revisor de periódicos internacionais e nacionais, além de possuir capítulos de livros publicados em língua inglesa. É coordenador de projeto de P&D CEMIG e atua como pesquisador em projetos de P&D. Também é coordenador técnico na linha VI (Conectividade Veicular) do Programa Rota 2030 coordenado pela Fundep. Orienta alunos de graduação, especialização, mestrado e doutorado nos temas: estatística aplicada, modelos estatísticos aplicados ao setor elétrico, análise de redes, estatística espacial, análise de séries temporais, teoria e aplicações de redes neurais artificiais.