Rodrigo Ferrari Lucas Lassance

Aluno de doutorado do Programa Interinstitucional de Pós-graduação em Estatística (PIPGES) UFSCAR-USP. Trabalhou anteriormente no Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (IPEA) como auxiliar de pesquisa, na Universidade Federal Fluminense (UFF) como professor substituto e na empresa "Vert Soluções em TI" como cientista de dados. Possui graduação em Estatística pela Universidade de Brasília (2015) e realizou o mestrado pelo PIPGEs (2022) na mesma área. Tem experiência nas áreas de Estatística e Ciência de dados, particularmente em teste de hipóteses, inferência bayesiana, modelos não-paramétricos, séries temporais e aprendizado de máquina. Possui conhecimento das linguagens R e Python.

Informações coletadas do Lattes em 21/03/2025

Acadêmico

Formação acadêmica

Doutorado em andamento em Estatística

2022 - Atual

Universidade Federal de São Carlos
Título: Nonparametric Pragmatic Hypothesis Testing
Orientador: Rafael Bassi Stern
Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.

Mestrado em Estatística

2021 - 2022

Universidade Federal de São Carlos
Título: Nonparametric Pragmatic Hypothesis Testing, Ano de Obtenção: 2022
Rafael Bassi Stern.Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil. Palavras-chave: Statistical testing; Pragmatic hypothesis; Bayesian nonparametrics.

Mestrado interrompido em 2018 em Estatística

2016 - Atual

Universidade Federal do Rio de Janeiro
Título: Short range forecasting of wind speed fields
Thais Cristina Oliveira da Fonseca.Coorientador: Alexandra Mello Schmidt. Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais, FAPEMIG, Brasil. Ano de interrupção: 2018

Graduação em Estatística

2011 - 2015

Universidade de Brasília, UnB
Título: Comparação dos Modelos Lineares Generalizados Logístico e Log-Binomial
Orientador: Bernardo Borba de Andrade

Formação complementar

2020 - 2020

Extensão universitária em Mineração de Dados Complexos. (Carga horária: 144h). , Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil.

2020 - 2020

Machine Learning. (Carga horária: 120h). , Data Science Academy, DS Academy, Brasil.

2020 - 2020

Big Data Real-Time Analytics com Python e Spark. (Carga horária: 64h). , Data Science Academy, DS Academy, Brasil.

2019 - 2020

Big Data Analytics com R e Microsoft Azure Machine Learning. (Carga horária: 108h). , Data Science Academy, DS Academy, Brasil.

2019 - 2019

Data Science. (Carga horária: 160h). , Johns Hopkins University, JHU, Estados Unidos.

2012 - 2012

Minicurso SAS: Potencialidades do Sistema SAS - do Básico ao Avançado. (Carga horária: 4h). , Universidade de Brasília, UnB, Brasil.

Idiomas

Inglês

Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.

Espanhol

Compreende Bem, Fala Razoavelmente, Lê Bem, Escreve Razoavelmente.

Áreas de atuação

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Estatística.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Teste de hipóteses.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Fundamentos da Estatística.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Inferência Não-Paramétrica.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Séries Temporais.

Produções bibliográficas

LASSANCE, RODRIGO F.L. ; IZBICKI, RAFAEL ; STERN, RAFAEL B. . Adding imprecision to hypotheses: A Bayesian framework for testing practical significance in nonparametric settings. INTERNATIONAL JOURNAL OF APPROXIMATE REASONING , 2025.
LASSANCE, R. F. L. ; STERN, J. M. ; STERN, R. B. . Nonparametric FBST for Validating Linear Models. 2024. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
LASSANCE, R. F. L. ; CABEZAS, L. M. C. ; OKU, A. Y. A. ; IZBICKI, R. ; STERN, R. B. . Nonparametric Test of Approximate Conditional Independence in Regression Settings. 2024. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
CABEZAS, L. M. C. ; LASSANCE, R. F. L. ; IZBICKI, R. ; STERN, R. B. . Pragmatic Variable Selection in Nonparametric Binary Regression. 2024. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
LASSANCE, R. F. L. ; CABEZAS, L. M. C. ; IZBICKI, R. ; STERN, R. B. . REACT2Regression: How to Teach an Old Dog New Tricks. 2023. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
LASSANCE, R. F. L. ; BARROSO, R. F. M. . Bayesian Evaluation and Refinement of Time-varying Estimators. 2022. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
LASSANCE, R. F. L. ; STERN, R. B. . Avoiding the Pitfalls of Testing Sharp Hypotheses: The Nonparametric Case. 2022. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
LASSANCE, R. F. L. ; FONSECA, T. C. O. ; SCHMIDT, A. M. . Dynamic Forecasting of Wind Speed and Maximization of the Power Function. 2018. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
LASSANCE, R. F. L. ; CERQUEIRA, V. S. ; FONSECA, T. C. O. . Bayesian Multivariate GARCH with Multiple Degrees of Freedom. 2018. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
LASSANCE, R. F. L. ; FONSECA, T. C. O. ; SCHMIDT, A. M. . Previsões a Curto Prazo da Velocidade de Campos de Vento. 2017. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
LASSANCE, R. F. L. ; Lisa Wyver . SAS Fraud Management Treinamento Corporativo. 2020. (Curso de curta duração ministrado/Outra).
LASSANCE, R. F. L. ; Lisa Wyver . SAS Rules Studio. 2020. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

Prêmios

2016

Aluno destaque do curso de Estatística do 2º semestre letivo de 2015, Universidade de Brasília.

Histórico profissional

Experiência profissional

2015 - 2015

Universidade de Brasília, UnB

Vínculo: Monitoria, Enquadramento Funcional: Monitor, Carga horária: 4

Outras informações:
Monitoria da disciplina de Processos Estocásticos (EST - 115240), ministrada pelo professor Dr. Antonio Eduardo Gomes para o curso de Estatística.

2016 - 2016

Universidade Federal do Rio de Janeiro

Vínculo: Monitoria, Enquadramento Funcional: Monitor, Carga horária: 2

Outras informações:
Monitoria da disciplina Inferência Estatística I (MAD351), ministrada pelo professor Dr. Dani Gamerman para o curso de Estatística.

2017 - 2019

Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada - DF

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Auxiliar de pesquisa, Carga horária: 30

Outras informações:
Desenvolvimento e aplicação de modelos estatísticos na área de macroeconometria para o aprimoramento dos métodos utilizados na instituição.

2018 - 2018

Universidade Federal Fluminense

Vínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professor substituto, Carga horária: 40

Outras informações:
Professor de graduação em Estatística para disciplinas introdutórias aos cursos de Relações Internacionais, Desenho Industrial e Medicina Veterinária.

Atividades

03/2018 - 12/2018
Ensino, Estatística, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Bioestatística I, Estatística Básica para Ciências Humanas I, Estatística Básica para Engranharia II

2019 - 2021

Vert Integradora de TI

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Cientista de dados, Carga horária: 40

Outras informações:
Desenvolveu API REST em Python, usufruindo das funcionalidades do CAS (Cloud Analytic Services do SAS), capaz de realizar reconhecimento facial de indivíduos através de CNN. Ministrou mais de 100 horas de aulas sobre a plataforma SAS Fraud Management à equipe da Caixa Econômica Federal em Brasília. Desenvolvendo métodos de Inteligência Analítica para a análise de processos jurídicos.