Bacharel em Zootecnia pela Universidade Federal do Espírito Santo - UFES (2019). Mestre em Estatística e Experimentação Agronômica pela Universidade de São Paulo (2022), onde trabalhou com modelagem de dados zootécnicos por meio da técnica de modelos lineares mistos e a avaliação do uso dos resíduos de confundimento mínimo no diagnóstico dos mesmos. É estudante de doutorado em Estatística e Experimentação Agronômica na mesma instituição, com período sanduíche na Universidade de Limerick, Irlanda. Atualmente ocupa o cargo de coordenador do grupo de Jovens Pesquisadores da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria (JP-RBras).Tem experiência na área de Estatística Experimental, trabalhando principalmente com modelos lineares generalizados e extensões, analisando dados oriundos de experimentos agronômicos e zootécnicos.

Pós-doutorando no PETROBRAS/CEPID-CeMEAI/ICMC-USP. Doutor em Estatística pela Universidade Federal de São Carlos e Universidade de São Paulo (UFSCAR/ICMC-USP, 2024), com período sanduíche na Universidad de Atacama, Chile, onde desenvolveu pesquisas em modelagem estatística aplicada ao controle de doenças na citricultura. Mestre em Bioestatística pela Universidade Estadual de Maringá (2017), com foco em modelos hierárquicos aplicados a dados biológicos de contagem. É também especialista em Processos Didáticos-Pedagógicos para Cursos na Modalidade a Distância (USP/UNESP/UNICAMP – UNIVESP, 2024), Matemática Financeira e Estatística (2016), Biotecnologia (2014) e Educação: Metodologias do Ensino de Matemática (2006). Graduado em Estatística pela Universidade Estadual de Maringá (2016), em Engenharia Agronômica pelo Grupo Integrado (2013) e em Matemática pela UNESPAR/FECILCAM (2005). Possui interesse nas seguintes linhas de pesquisa: planejamento e análise de experimentos, amostragem, modelos de regressão, dados longitudinais, inferência frequentista e bayesiana, e análise de sobrevivência.

Possui graduação em Estatística pela Universidade Estadual da Paraíba (UEPB) e mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária pela Universidade Federal de Lavras (UFLA). É membro dos grupos de pesquisa Análise e Modelagem Estatística (UEL), Estatística Aplicada e Computacional (UEPB) e Jovens Pesquisadores da RBRAS. Tem experiência na área de Estatística, com ênfase em modelos aditivos generalizados para localização, escala e forma (GAMLSS), além da aplicação de técnicas de Machine Learning em problemas de classificação e regressão. Atualmente, é doutoranda no Programa de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária da UFLA, com linha de pesquisa em Regressão Linear, e atua como professora voluntária no Departamento de Estatística da mesma instituição.

Estudante de doutorado em Estatística e Experimentação Agronômica pela Universidade de São Paulo. Mestre em Estatística e Experimentação Agronômica pela Universidade de São Paulo (2022). Bacharel em Zootecnia pela Universidade Federal do Espírito Santo (2020).

Mestranda em Estatística e Experimentação Agropecuária pela Universidade Federal de Lavras (UFLA) e bacharela em Estatística pela Universidade Estadual da Paraíba (UEPB). Desenvolve pesquisa nas áreas de Estatística Multivariada e Estatística Espacial. Atua em projetos voltados à análise de dados em contextos educacionais, ambientais e de saúde pública. É coautora do sistema SISINFOENEM, registrado no INPI, voltado à exploração de dados educacionais utilizando técnicas de ciência de dados e estatística aplicada. Possui experiência em iniciação científica, projetos de extensão, organização de eventos acadêmicos e apresentações em congressos. Membro dos Jovens Pesquisadores da RBRAS e participa da Comissão de Presidência do R-Ladies Lavras-MG, promovendo ações de incentivo à diversidade, ensino e divulgação científica na área de estatística e ciência de dados. Representante Discente do Conselho Departamental do Departamento de Estatística do Instituto de Ciências Exatas e Tecnológica DES/ICET - UFLA.

Licenciada em Ciências Biológicas pela Universidade Estadual do Piauí (UESPI), atuando principalmente na área da Genética Humana e Animal com ênfase em Mutagênese e Carcinogênese. Mestre em Genética e Melhoramento pela Universidade Federal de Viçosa (UFV), atuando na área da Genética Vegetal, com ênfase em Citogenética, Biologia Molecular, Bioinformática, Epigenética, Melhoramento de Plantas e Estatística. Doutoranda em Genética e Melhoramento (UFV), atuando no melhoramento de soja, utilizando abordagens estatísticas e computacionais. Além disso, é pesquisadora do Laboratório de Inteligência Computacional e Aprendizado Estatístico (LICAE) e Coordenadora de Relações Humanas (RH) do Grupo de Estudos em Genética e Melhoramento (GenMelhor).

​Doutora em Estatística pelo programa PIPGES (USP/UFSCar, 2024), mestre em Bioestatística pela Universidade Estadual de Maringá (UEM, 2016) e graduada em Matemática pela Universidade Estadual do Centro-Oeste (UNICENTRO, 2012). Atua na Empresa de Pesquisa Agropecuária e Extensão Rural de Santa Catarina (EPAGRI) como Agente de Apoio a Pesquisa. Tem experiência na docência e na pesquisa. Os principais projetos desenvolvidos são com metodologias para tratamento de missing data e modelos de regressão para conjuntos de dados inflacionados/deflacionados. Utiliza R como a principal linguagem de programação para implementação das análises.

Mestrando em Estatística e Experimentação Agropecuária pela Universidade Federal de Lavras (UFLA), com ênfase em análise espacial. Aluno de MBA em Data Science e Analytics pela Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz", Universidade de São Paulo (ESALQ - USP). Graduado em Estatística pela Universidade Estadual da Paraíba (UEPB, 2023), onde atuou em projetos voltados à análise de dados econômicos e ambientais. Além da atuação em estatística espacial, possui conhecimentos em análise de sobrevivência e modelagem de dados. Tem experiência com dados de saúde pública, geoprocessamento, e variáveis socioeconômicas e ambientais. Participa ativamente de congressos, workshops e eventos científicos. É bolsista do CNPq, membro da equipe "Comunicações e Redes Sociais" dos Jovens Pesquisadores da RBRAS e tem interesse em aplicações da estatística voltadas para problemas reais, especialmente nas áreas de saúde, meio ambiente e políticas públicas.

Graduada em Estatística pela Universidade Estadual da Paraíba (UEPB) em 2023, é atualmente mestranda no Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada da Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE) e cursa o MBA em Data Science e Analytics pela Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz da Universidade de São Paulo (ESALQ-USP). Integra o grupo Jovens Pesquisadores da RBras e desenvolve pesquisas em modelagem não linear aplicada à análise de dados experimentais, com ênfase no ajuste, validação e comparação de modelos, além de estudos em estatística espacial e análises multivariadas.