Egressos dos últimos cinco anos do Programa de Pós-graduação em Estatística

Agatha Sacramento Rodrigues

Doutora em Estatística pelo Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo (2018). Possui graduação em Estatística pela Universidade Federal de São Carlos (2010) e mestrado em Estatística pelo Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo (2013). Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, com ênfase em Análise de Confiabilidade, Análise de Sobrevivência e Bioestatística. Atualmente é docente no Departamento de Estatística da Universidade Federal do Espírito Santo (UFES), coordenadora do projeto de extensão ensinaR (que visa a divulgação, ensino e treinamento da comunidade sobre o software R) e cofundadora da R-Ladies Capítulo Vitória (https://www.meetup.com/pt-BR/rladies-vitoria/ e https://github.com/rladies/meetup-presentations_vitoria). Também é coordenadora do laboratório DaSLab (https://daslab-ufes.github.io/) e do projeto de pesquisa certificado no CNPq "Ciência de Dados e Aprendizado Estatístico Aplicados à Saúde" (http://dgp.cnpq.br/dgp/espelhogrupo/2755579833615592). GitHub pode ser acessado em: https://github.com/agathasr. Atualmente coordena o projeto "Observatório Obstétrico Brasileiro", apoiado pelo CNPq, FAPES e Fundação Bill e Melinda Gates na Chamada de Ciência de Dados na Saúde Materno-infantil. (Texto informado pelo autor)

  • http://lattes.cnpq.br/3445977720574534 (28/04/2022)
  • Rótulo/Grupo:
  • Bolsa CNPq:
  • Período de análise:
  • Endereço: Universidade Federal do Espírito Santo, Centro de Ciências Exatas. Universidade Federal do Espírito Santo - Ufes Goiabeiras 29075910 - Vitória, ES - Brasil Telefone: (27) 40092820
  • Grande área: Ciências Exatas e da Terra
  • Área: Probabilidade e Estatística
  • Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

Prêmios e títulos

Participação em eventos

Organização de eventos

Lista de colaborações


Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

  • Total de projetos de pesquisa (3)
    1. 2021-Atual. Observatorio Obstetrico Brasileiro
      Descrição: O objetivo deste projeto é criar um observatório obstétrico por meio de uma plataforma interativa de monitoramento, análise de dados públicos e disseminação de informações da área de Obstetrícia do Brasil. Nele serão disponibilizadas as análises exploratórias dos dados, com visualização online, dinâmica e com filtragens escolhidas pelo usuário, além dos resultados de análises e modelos preditivos para os desfechos de interesse. Uma das análises é avaliar o impacto das pandemias de H1N1 (2009) e COVID-19 (2020) na saúde materna, fetal e neonatal. Será também produzido e disponibilizado gratuitamente um livro sobre ciência de dados aplicada à saúde materno-infantil.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (8) / Mestrado acadêmico: (4) . Integrantes: Agatha Sacramento Rodrigues - Coordenador / POLPO, ADRIANO - Integrante / CARVALHO, MARIO HENRIQUE BURLACCHINI - Integrante / COSTA, RAFAELA A. - Integrante / PAGANOTI, CRISTIANE F. - Integrante / FRANCISCO, ROSSANA P. V. - Integrante / BRIZOT, MARIA L. - Integrante / Luciana de Godoi - Integrante / Nataly Adriana Jimenez Monroy - Integrante / Karen Cristine Abrão - Integrante / Johannes Von Lochter - Integrante / Henrique Ewbank de Miranda Vieira - Integrante / Felipe Hashimoto Fengler - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro / Fundação de Amparo à Pesquisa do Espírito Santo - Auxílio financeiro / Fundação Bill & Melinda Gates - Auxílio financeiro.
      Membro: Agatha Sacramento Rodrigues.
    2. 2019-Atual. Metodos de aprendizado de maquinas aplicados ao desenvolvimento de curvas de crescimento fetal personalizadas para a populacao brasileira
      Descrição: O acompanhamento do crescimento fetal alerta o obstetra para a necessidade de cuidados assistenciais adequados. Atualmente no Brasil, as curvas de crescimento das medidas biométricas de Hadlock são usadas como referência. No entanto, estas são curvas baseadas na população americana, que apresenta características diferentes da população brasileira. Ainda, as curvas de Hadlock são funções apenas da idade gestacional e pode ser interessante considerar curvas de crescimento fetal para medidas biométricas que, além da idade gestacional, levem em conta características maternas e da gestação, ou seja, curvas personalizadas. O objetivo deste projeto consiste em utilizar e desenvolver algoritmos de machine learning para a criação de curvas de crescimento fetal personalizadas para a população brasileira. Além dos modelos, esse projeto visa a construção de um aplicativo web, de forma a tornar atraente a utilização dos resultados dos modelos pelos profissionais da área no Brasil. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Agatha Sacramento Rodrigues - Coordenador / FRANCISCO, ROSSANA P. V. - Integrante / Mariza Marie Fujita - Integrante.
      Membro: Agatha Sacramento Rodrigues.
    3. 2019-Atual. Ciencia de Dados e Aprendizado Estatistico Aplicados a Saude
      Descrição: A Ciência de Dados é a área de estudo e análise de dados para transformar dados em informação. O aumento da capacidade de armazenamento e processamento de dados disponibilizou uma grande quantidade de informações. Nesse contexto, a exploração e análise de dados exige não apenas métodos estatísticos, mas também métodos computacionais mais avançados, indicando, assim, a multidisciplinaridade da área. Esse grupo tem como objetivo aplicar e desenvolver metodologias na área de ciência de dados para resolver problemas e inovação na área da saúde. Esse projeto é cadastrado e certificado no diretório de grupos de pesquisa no CNPq e pode ser acessado em: dgp.cnpq.br/dgp/espelhogrupo/2755579833615592. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (1) . Integrantes: Agatha Sacramento Rodrigues - Coordenador / Adriano Polpo de Campos - Integrante / CALSAVARA, VINICIUS FERNANDO - Integrante / Carlos Alberto de Bragança Pereira - Integrante / FRANCISCO, ROSSANA P. V. - Integrante / Mariza Marie Fujita - Integrante.
      Membro: Agatha Sacramento Rodrigues.

Prêmios e títulos

  • Total de prêmios e títulos (0)

    Participação em eventos

    • Total de participação em eventos (17)
      1. V Semana da Estatística da UFMT. 2020. (Encontro).
      2. #meetingdata. Curva de crescimento fetal personalizada. 2018. (Congresso).
      3. 63ª Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria,. Reliability methods: handling with censored data. 2018. (Congresso).
      4. 37th International Workshop on Bayesian Inference and Maximum Entropy Methods in Science and Engineering. Reliability Estimation in Coherent Systems. 2017. (Congresso).
      5. Joint Statistical Meetings. Estimation of Component's Reliability for Masked Data Complex Systems. 2017. (Congresso).
      6. 13th Brazilian Meeting on Bayesian Statistics.Bayesian reliability modeling for 2-of-3 system in presence of masked data. 2016. (Encontro).
      7. 61º Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria. A flexible cure rate model with frailty term in latent risks: a Bayesian approach. 2016. (Congresso).
      8. 4º Workshop em Análise de Sobrevivência e Aplicações. 2015. (Seminário).
      9. 12th Brazilian Meeting on Bayesian Statistics.A flexible cure rate model with frailty term in latent risks: a Bayesian approach. 2014. (Encontro).
      10. 21ª SINAPE ? Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística.Regressão Logística com Erros de Medição Heteroscedásticos. 2014. (Simpósio).
      11. 13ª Escola de Modelos de Regressão. Regressão Logística com Erro de Medida Heteroscedástico. 2013. (Congresso).
      12. 3º Workshop em Análise de Sobrevivência e Aplicações. 2013. (Seminário).
      13. 20º SINAPE ? Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística. Regressão Logística com Erro de Medida. 2012. (Congresso).
      14. 57ª RBRAS - Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria e 1. 2012. (Congresso).
      15. 56ª RBRAS - Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria e 14º SEAGRO ? Simpósio de Estatística Aplicada à Experimentação Agronômica. Modelo de Regressão Logística com Erro de Medida. 2011. (Congresso).
      16. 19º SINAPE.Modelo de Regressão Logística com Erro de Medida. 2010. (Simpósio).
      17. 54º RBRAS. Métodos para Estimação de Riscos Competitivos. 2009. (Congresso).

    Organização de eventos

    • Total de organização de eventos (4)
      1. Fabio Molinares ; RODRIGUES, A. S. ; SARNAGLIA, A. J. Q. ; GODOI, L. ; Nataly Adriana Jimenez Monroy ; Bartolomeu Zamprogno. 2nd Workshop on Data Science and Statistical Learning. 2021. Congresso
      2. RODRIGUES, A. S.; Bruno Ramos ; SARNAGLIA, A. J. Q. ; Bartolomeu Zamprogno ; Nataly Adriana Jimenez Monroy ; Fabio Molinares ; GODOI, L.. 1º Workshop on Data Science and Statistical Learning. 2019. Congresso
      3. POLPO, ADRIANO ; DIAS, TERESA CRISTINA M. ; RODRIGUES, A.S. ; CANTONI, M. ; Silva, D.F. ; Camargo, H.A. ; CIFERRI, R.R. ; Lopes, D. L. ; FERNANDES, G.B. ; STERN, R.B.. #meetingdata. 2018. Congresso
      4. RODRIGUES, A. S.. RBRAS. 2009. (Congresso).. . 0.

    Lista de colaborações

    • Colaborações endôgenas (1)
      • Agatha Sacramento Rodrigues ⇔ Bruno Ramos dos Santos (1.0)
        1. SANTOS, B. R.; RODRIGUES, A. S. ; KNEIB, T.. Growth curves for multiple-output response variables via Bayesian quantile regression models. Em: 35th International Workshop on Statistical Modelling, 2020, Bilbao. Proceedings of the 35th International Workshop on Statistical Modelling, p. 194-199, 2020.
          [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
          Qualis: Não identificado (35TH INTERNATIONAL WORKSHOP ON STATISTICAL MODELLING, 2020, BILBAO. PROCEEDINGS OF THE 35TH INTERNATIONAL WORKSHOP ON STATISTICAL MODELLING)




    (*) Relatório criado com produções desde 2000 até 2022
    Data de processamento: 21/06/2022 22:55:55