Andres Felipe Florez Rivera

Sou um cientista de dados experiente, altamente treinado e comprometido com o campo de análise de dados que abrange habilidades em trabalhos aplicados, como mineração de dados, visualizações de dados, aprendizado de máquina e big data, também em teorias como estatística bayesiana e teoria da decisão. Além disso, sou capaz de propor e implementar soluções nas linguagens SQL, R ou Python, junto com plataformas como Docker ou Git também cloud computing como AWS e GCP. Isso leva à resolução de problemas de pesquisa, bem como problemas práticos nas áreas de indústria, finanças, ciências da saúde, pesquisa médica e ciências sociais. A participação em diferentes projetos de investigação confere-me importantes soft skills necessárias para o trabalho em equipe.

Informações coletadas do Lattes em 02/05/2025

Acadêmico

Formação acadêmica

Doutorado em Doutorado em Estatistica

2016 - 2020

Universidade de São Paulo
Título: Non-informative nuisance parameter principle for weighted likelihood test using adaptive significance levels in count data
Luis Gustavo Esteves. Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.

Mestrado em Ciencias-Estadística

2012 - 2015

Universidad Nacional de Colombia
Título: Elicitacion de la distribución subjetiva del vector de parámetros Pi de la distribución multinomial, Ano de Obtenção: 2015
Orientador: Juan Carlos Correa Morales

Graduação em Estadístico

2005 - 2010

Universidad Nacional de Colombia
Título: Estagio-Flores El trigal
Orientador: Juan Carlos Salazar

Pós-doutorado

2023

Pós-Doutorado. , Centro de Apoio à Faculdade de Saúde Pública da Universidade de São Paulo, CEAP/FSP, Brasil. , Bolsista do(a): Instituto de Estudos de Saúde Suplementar, IESS, Brasil. , Grande área: Ciências Exatas e da Terra

Idiomas

Inglês

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

Espanhol

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

Português

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

Áreas de atuação

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

Participação em eventos

VI Congreso Bayesiano de América Latina (VI COBAL). A Comparison of two Poisson means using NNP principle and weighted likelihoods.. 2019. (Congresso).

ISBA 2018 World Meeting. Adaptive Significance Level Test using Weighted Likelihoods for Comparison of Proportions. 2018. (Congresso).

The 3rd International Conference - New Challenges for Statistical Software ? The Use of R in Official Statistics. Interactive R App for Carrying Out an Elicitation Process Applied to Prostate Cancer in Colombia. 2015. (Congresso).

II Congreso Colombiano de Inteligencia de Negocios. 2014. (Congresso).

XXIII Simposio internacional de estadística.Análisis Comparativo de Software para Elicitación de Expertos. 2013. (Simpósio).

XIX Simposio nacional de estadística. 2009. (Congresso).

Produções bibliográficas

FLÓREZ RIVERA, ANDRÉS FELIPE ; ESTEVES, LUIS GUSTAVO ; FOSSALUZA, VICTOR ; DE BRAGANÇA PEREIRA, CARLOS ALBERTO . On the Nuisance Parameter Elimination Principle in Hypothesis Testing. Entropy , v. 26, p. 117, 2024.
RIVERA, A. F. F. . DRG BASEADO EM DADOS: O FUTURO DA REMUNERAÇÃO NO SETOR DE SAÚDE SUPLEMENTAR NO BRASIL. Revista Brasileira de Saúde Suplementar , v. 2, p. 1, 2023.
FLÓREZ RIVERA, ANDRÉS FELIPE . Una propuesta metodológica para elicitar el vector de parámetros π de la distribución Multinomial. Comunicaciones en Estadística , v. 8, p. 81, 2015.
RIVERA, A. F. F. ; FLOREZ, M. G. ; CORREA, J. C. . Interactive R app for carryng out an elicitation process applied to prostate cancer in Colombia. Romanian Statistical Review , v. 2, p. 119-129, 2015.
VÉLEZ CARVAJAL, NOHORA ASTRID ; FLÓREZ RONCANCIO, VÍCTOR JULIO ; FLÓREZ RIVERA, ANDRÉS FELIPE . Comportamiento de Variables Químicas en un Sistema de Cultivo sin Suelo para Clavel en la Sabana de Bogotá. REVISTA FACULTAD NACIONAL DE AGRONOMIA , v. 67, p. 7281-7290, 2014.

Histórico profissional

Experiência profissional

2020 - Atual

Funcional Health Tech

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Especialista em ciência de dados, Carga horária: 40