ELISALVO ALVES RIBEIRO

Possui graduação em Estatística pela Universidade Federal de Sergipe (2012), mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Sergipe (2015). Tem expertise em coletar, tratar e analisar dados de fontes públicas, principalmente de pesquisas estatísticas oficiais de grande porte do governo federal (microdados do IBGE, DATASUS, MDS, MTE, IPEA, INEP, entre outras). Desenvolve KPIs, indicadores sociais. Atualmente tem interesse por técnicas estatísticas de tratamento de dados faltantes (missing data), na fase de pré-processamento dos dados ou cleaning data, principalmente com o uso do algoritmo Expectation-Maximization (EM) e a técnica Multiple Imputation (MI). Tem, também, interesse na área de Aprendizado de Máquina Estatístico e Ciência de Dados; principalmente nos seguintes temas: Redes Neurais MLP com novas funções de ativação, Redes Neurais Echo State, SVM, Algoritmos de Cluster. Tem experimentado aplicações de Modelagem Estatística/Aprendizado de Máquina na mensuração de determinantes sociais que influenciam nos desfechos baixo peso ao nascer e prematuridade.