DOUGLAS ROBERTO MESQUITA AZEVEDO

Possui graduação em Estatística pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2013), mestrado e doutorado em estatística pela Universidade Federal de Minas Gerais. Interesse nas áreas de Inferência Bayesiana, Estatística Espacial, Modelos Lineares Generalizados e Aprendizado de Máquina.

Informações coletadas do Lattes em 10/08/2025

Acadêmico

Formação acadêmica

Doutorado em Estatística

2016 - 2020

Universidade Federal de Minas Gerais
Título: Spatial Confounding Beyond Generalized Linear Mixed Models: Extension to Shared Components and Spatial Frailty Models
Orientador: em Virginia Commonwealth University ( Dipankar Bandyopadhyay)
com Marcos Oliveira Prates. Coorientador: Dipankar Bandyopadhyay. Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.

Mestrado em Estatística

2014 - 2016

Universidade Federal de Minas Gerais
Título: Modelagem espaço-temporal para Campos Aleatórios Gaussianos Transformados,Ano de Obtenção: 2016
Marcos Oliveira Prates.Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil. Palavras-chave: Estruturas de dependência não separáveis; Campos aleatórios Gama; Modelos Lineares Generalizados Mistos; Confundimento Espacial.Grande área: Ciências Exatas e da TerraGrande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Estatística Espacial. Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Inferência Bayesiana.

Graduação em Estatística

2010 - 2013

Universidade Federal do Rio Grande do Sul
Título: Aproximações de distribuições marginais a posteriori utilizando o método INLA.
Orientador: Vanessa Bielefeldt Leotti

Formação complementar

2018 - 2018

Adaptive Markov chain Monte Carlo. (Carga horária: 4h). , Instituto Nacional de Matemática Pura e Aplicada, IMPA, Brasil.

2016 - 2016

Introdução à inferência não-paramétrica Bayesiana. (Carga horária: 3h). , Universidade Federal de Minas Gerais, UFMG, Brasil.

2014 - 2014

Bayesian computing with INLA: an introduction.. (Carga horária: 6h). , Universidade Federal de Minas Gerais, UFMG, Brasil.

2012 - 2012

R - Tópicos Avançados em Econometria. (Carga horária: 8h). , Universidade Federal do Rio Grande do Sul, UFRGS, Brasil.

2012 - 2012

SAS - Tópicos Intermediários. (Carga horária: 8h). , Universidade Federal do Rio Grande do Sul, UFRGS, Brasil.

Idiomas

Inglês

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

Áreas de atuação

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

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

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

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Modelos Lineares Generalizados Mistos.

Organização de eventos

AZEVEDO, D. R. M. ; SOARES, M. P. ; SANTOS, L. S. F. C. ; SILVA, L. G. S. E. . I Encontro do Stats4Good. 2016. (Outro).

Participação em eventos

IV WASA.Restricted Frailty models; Conditional Autoregressive; Integrated Nested Laplace Approximation; Lung and Bronchus cancer. 2019. (Outra).

XIV EBEB.Spatio-temporal modeling for Transformed Gaussian Markov Random Fields. 2018. (Encontro).

22 Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística..Modelagem espaço temporal para campos aleatórios gaussianos transformados. 2016. (Simpósio).

XIII EBEB.Modelos espaço-temporais não separáveis utilizando Campos Aleatórios Markovianos Gaussianos Transformados (TGMRF). 2016. (Encontro).

21 Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística..Aproximações de distribuições marginais a posteriori utilizando o método INLA. 2014. (Simpósio).

III Fórum Mineiro de Estatística e Probabilidade. 2014. (Outra).

III Semanística.Classificação e agrupamento de séries temporais correlacionadas. 2013. (Outra).

II Semanística. 2012. (Outra).

I Semanística. 2012. (Outra).

Orientou

Felipe Amorim Sousa

INLAmod: Uma Interface Gráfica Modular para o R-INLA; 2021; Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade Federal de Minas Gerais, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Coorientador: Douglas Roberto Mesquita Azevedo;

Thais Tássia Pereira

Transferência de informação em níveis geográficos via Modelos Lineares Generalizados; 2017; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Graduação em Estatística) - Universidade Federal de Minas Gerais; Orientador: Douglas Roberto Mesquita Azevedo;

Produções bibliográficas

AZEVEDO, D. R. M. ; PRATES, M. O. ; ASSUNCAO, R. M. . Estimating hidden populations by transferring knowledge from geographically misaligned levels. STATISTICAL METHODS IN MEDICAL RESEARCH , v. 30, p. 62-74, 2021.
AZEVEDO, DOUGLAS R. M. ; PRATES, MARCOS O. ; BANDYOPADHYAY, DIPANKAR . MSPOCK: Alleviating Spatial Confounding in Multivariate Disease Mapping Models. Journal of Agricultural, Biological, and Environmental Statistics , v. online, p. online, 2021.
MALUF, CHAMS B ; BARRETO, SANDHI MARIA ; GIATTI, LUANA ; RIBEIRO, ANTONIO LUIZ ; VIDIGAL, PEDRO G ; AZEVEDO, DOUGLAS R M ; GRIEP, ROSANE H ; MATOS, SHEILA MARIA ALVIM ; JI, CHEN ; CAPPUCCIO, FRANCESCO P ; MILLER, MICHELLE A . Association between C reactive protein and all-cause mortality in the ELSA-Brasil cohort. JOURNAL OF EPIDEMIOLOGY AND COMMUNITY HEALTH , v. 74, p. 421-427, 2020.
MARTINS, K. P. ; BARRETO, S. M. ; BOS, D. ; PEDROSA, J. ; AZEVEDO, D. R. M. ; FOPPA, M. ; DUNCAN, B. ; RIBEIRO, A. L. P. ; BRANT, L. C. . Epicardial Fat Associates With Endothelial Dysfunction, but Not With Coronary Calcium Score: From the Elsa-brasil Cohort Study. CIRCULATION JOURNAL , v. 142, p. A13062-A13062, 2020.
AZEVEDO, D. R. M. ; BANDYOPADHYAY, DIPANKAR ; PRATES, M. O. ; ABDEL'SALAM, ABDEL'SALAM G. ; GARCIA, DINA . Assessing spatial confounding in cancer disease mapping using R. CANCER REPORTS , v. 3, p. e1263, 2020.
PAIVA, T. ; AZEVEDO, DOUGLAS R. M. ; PRATES, MARCOS O. . Building an interactive app with Shiny. In: Dani Gamerman, Marcos O. Prates, Thaís Paiva, Vinícius D. Mayrink. (Org.). Building a Platform for Data-Driven Pandemic Prediction. 1ed.Boca Raton: Chapman and Hall/CRC, 2021, v. 1, p. 189-215.
AZEVEDO, D. R. M. ; GODOY, L. C. ; SILVA, L. G. S. E. ; MARCOLIN, A. F. . Um aplicativo shiny para decifrar as eleições no Brasil. 2018. 2018. (Apresentação de Trabalho/Outra).
AZEVEDO, D. R. M. . Aproximações de distribuições marginais a posteriori utilizando o método INLA. 2014. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).
AZEVEDO, D. R. M. ; VALK, M. . Classificação e agrupamento de séries temporais correlacionadas. 2013. (Apresentação de Trabalho/Outra).

Outras produções

AZEVEDO, D. R. M. ; PRATES, M. O. ; BANDYOPADHYAY, DIPANKAR . RASCO: An R Package to Alleviate Spatial Confounding. 2020.

AZEVEDO, D. R. M. ; PRATES, M. O. ; ASSUNCAO, R. M. . FLAMES: Flexible Link function with AssyMptotES. 2020.

AZEVEDO, D. R. M. ; PRATES, M. O. . TGMRF: Transformed Gaussian Markov Random Fields for Poisson regression. 2019.

Projetos de pesquisa

2017 - 2020

ELSA Brasil, Descrição: O Estudo Longitudinal de Saúde do Adulto - ELSA Brasil - é uma investigação multicêntrica de coorte composta por 15 mil funcionários de seis instituições públicas de ensino superior e pesquisa das regiões Nordeste, Sul e Sudeste do Brasil. A pesquisa tem o propósito de investigar a incidência e os fatores de risco para doenças crônicas, em particular, as cardiovasculares e o diabetes. Em cada centro integrante do estudo, os sujeitos da pesquisa ? com idade entre 35 e 74 anos ? fazem exames e entrevistas nas quais são avaliados aspectos como condições de vida, diferenças sociais, relação com o trabalho, gênero e especificidades da dieta da população brasileira. Além de fomentar o desenvolvimento de novas investigações, o estudo será fundamental para a adequação de políticas públicas de saúde às necessidades nacionais. O ELSA torna-se possível pelo interesse do Ministério da Saúde e do Ministério da Ciência e Tecnologia em realizar pesquisas nacionais de grande porte sobre a saúde da população adulta no Brasil.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Douglas Roberto Mesquita Azevedo - Coordenador / Sandhi Maria Barreto - Integrante / Antonio Luiz Pinho Ribeiro - Integrante.
2014 - 2016

InfoSAS - Um Sistema para Controle da Produção do SUS por Técnicas de Aprendizado de Máquina e Mineração de Dados, Descrição: O controle da produção do Sistema Único de Saúde (SUS) é um desafio de vital importância para seus gestores, e este controle é central para a missão do Departamento de Regulação, Avaliação e Controle (DRAC) da Secretaria de Atenção à Saúde (SAS) do Ministério da Saúde (MS). Com o objetivo de melhorar seu ferramental de controle, o DRAC solicitou à UFMG o desenvolvimento de um sistema que explore técnicas de aprendizado de máquina e de mineração de dados para a detecção automática de desvios de séries históricas e de outras anomalias.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Douglas Roberto Mesquita Azevedo - Integrante / Marcos Oliveira Prates - Coordenador / Renato Martins Assunção - Integrante.

Prêmios

2021

Menção honrosa no terceiro Shiny Contest, RStudio.

2021

Melhor tese no prêmio ABE de teses, ABE.

2019

Menção honrosa no primeiro Shiny Contest, RStudio.

2017

Primeiro desafio do CEPESP Data, CEPESP - FGV.

2013

Trabalho Destaque do XXV Salão de Iniciação Científica, Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

Histórico profissional

Experiência profissional

2014 - 2016

Universidade Federal de Minas Gerais

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Bolsista de mestrado

2012 - 2013

Universidade Federal do Rio Grande do Sul

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Bolsista, Carga horária: 20

Outras informações:
Problemas de classificação e agrupamento são assuntos bastante explorados em estatística. Um dos contextos de interesse é o de séries temporais. Classificação e agrupamento de séries temporais baseadas em U-estatísticas são utilizadas partindo do pressuposto de independência entre as séries. O projeto visa relaxar essa hipótese introduzindo diferentes níveis de correlação entre as séries. A partir de simulações de diferentes processos geradores e diferentes parametrizações destes processos, verificou-se a eficiência do método utilizando como núcleo das U-estatísticas três diferentes métricas.

2011 - 2011

Universidade Federal do Rio Grande do Sul

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Bolsista, Carga horária: 20

Outras informações:
Monitor da disciplina de Estatística Básica I - 2 semestre letivo

2011 - 2011

Universidade Federal do Rio Grande do Sul

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Bolsista, Carga horária: 20

Outras informações:
Monitor da disciplina de Estatística Básica I - 1 semestre letivo

2012 - 2012

Fundação de Economia e Estatística

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Estagiário, Carga horária: 30

Outras informações:
Validação dos índices de exportação calculados

2020 - 2020

A3Data

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

Outras informações:
Terceirizado na empresa Localiza Rent a Car S.A. onde desenvolvia soluções para diversas áreas de negócio utilizando técnicas de estatística e aprendizado de máquina.

2020 - Atual

Localiza Rent a Car S.A.

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Consultor em ciência de dados, Carga horária: 44

Outras informações:
Desenvolvimento de soluções de estatística e de aprendizado de máquina para o negócio. As atribuições contemplam limpeza e transformação de dados, análise descritiva e visualização de dados, engenharia de features e solução de problemas por meio de estatística e aprendizado de máquina especialmente algoritmos baseados em árvores como XGboost e catboost.