Miguel Ângelo Lellis Moreira

Pesquisador em Modelagem Matemática e Computação pelo Centro de Análises de Sistemas Navais da Marinha (CASNAV), atuando no estudo e desenvolvimento de modelos matemáticos como forma de apoio na análise de dados e tomada de decisão. Mestre Sistemas e Computação pelo Instituto Militar de Engenharia (IME), tendo desenvolvido dissertação na área de Pesquisa Operacional, propondo o método matemático PROMETHEE-SAPEVO-M1, juntamente com seu modelo computacional (promethee-sapevo.com). Atualmente é doutorando em Engenharia de Produção pela Universidade Federal Fluminense (UFF), atuando na linha de pesquisa de Modelagem de Apoio à Decisão. Professor Orientador no MBA em Data Science e Analytics pela Universidade de São Paulo (USP) e Monitor no curso de Introdução ao R/Python e Machine Learning, atuando no apoio ao aluno nas implementações de estudos estatísticos baseados em modelagens não supervisionadas e supervisionadas de machine learning. Com publicações nacionais e internacionais e softwares desenvolvidos, trabalha com pesquisas voltadas para o desenvolvimento de modelos e plataformas computacionais de apoio à tomada de decisões, com foco em pesquisas voltadas aos modelos analíticos de análise decisória, oriundos da Pesquisa Operacional.

Researcher in Mathematical Modeling and Computing at the Navy's Center for Naval Systems Analysis (CASNAV), studying and developing mathematical models as a form of support in data analysis and decision-making. Master in Systems and Computing from Instituto Militar de Engenharia (IME), having developed a dissertation in the area of Operational Research, proposing the mathematical method PROMETHEE-SAPEVO-M1, together with its computational model (promethee-sapevo.com). He is currently a doctoral student in Production Engineering at the Fluminense Federal University (UFF), working in the research line of Decision Support Modeling. Guiding Professor in the MBA in Data Science and Analytics at the University of São Paulo (USP) and Monitor in the Introduction to R and Machine Learning course, working to support students in implementing statistical studies based on unsupervised and supervised machine learning modeling. With national and international publications and software developed, it works with research focused on developing computational models and platforms to support decision-making, focusing on research focused on analytical models of decision analysis from Operational Research.