Luiz Paulo Lopes Fávero

Professor Titular da Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade da Universidade de São Paulo (FEA/USP) e orientador nos programas de Mestrado e Doutorado na FEA/USP e na Escola Politécnica da USP (POLI/USP). Tem Pós-Doutorado em Econometria Financeira pela Columbia University em Nova York. É Livre-Docente pela FEA/USP (ênfase em Métodos Quantitativos e Modelagem Econométrica). É Mestre e Doutor em Administração (ênfase em Economia das Organizações) pela FEA/USP, tendo recebido menção honrosa por ambos os trabalhos. É Engenheiro formado pela Escola Politécnica da USP e Pós-Graduado em Administração (CEAG) pela FGV/EAESP. Participou de cursos de Modelagem Econométrica na California State University e na Universidad de Salamanca, e de Cases Studies na Harvard Business School. É membro do Board of Directors do Global Business Research Committee e membro fundador da Academia Iberoamericana de Ciência dos Dados. Foi fundador e editor-chefe do International Journal of Multivariate Data Analysis. É colunista do IT Mídia IDGNow. Atua na área de Data Science, Analytics e Business Intelligence, com ênfase em análise de dados, modelagem multivariada, machine learning, pesquisa operacional e modelos matemáticos e estatísticos aplicados à gestão de riscos e avaliação de desempenho organizacional. É autor dos livros Manual de Análise de Dados: Estatística e Machine Learning com Excel, SPSS, Stata, R e Python (2024), Data Science for Business and Decision Making (edições em Inglês e Coreano, 2019), Manual de Análise de Dados: Estatística e Modelagem Multivariada com Excel, SPSS e Stata (2017), Análise de Dados: Modelos de Regressão com Excel, Stata e SPSS (2015), Análise de Dados: Técnicas Multivariadas Exploratórias com SPSS e Stata (2015), Métodos Quantitativos com Stata (2014), Pesquisa Operacional para Cursos de Engenharia (2013), Pesquisa Operacional para Cursos de Administração, Contabilidade e Economia (2012) e Análise de Dados: Modelagem Multivariada para Tomada de Decisões (2009), e coautor de Contemporary Studies in Economics and Financial Analysis (2011) e Trends in International Trade Issues (2006). É professor credenciado em nível global pela StataCorp e pela Timberlake. Estima e implementa modelos com uso de ferramentas de Machine Learning, Big Data e Analytics para Tomada de Decisão, como Python, R, Stata, SAS, IBM SPSS e Minitab. É autor do OVERDISP Package para o Stata, módulo computacional registrado pela StataCorp e pelo SSC Archive (Statistical Software Components) do Boston College Department of Economics. É autor da library OVERDISP para o R, módulo computacional registrado pelo CRAN (The Comprehensive R Archive Network). É autor das libraries OVERDISP, STEPWISE, SHAPIRO_FRANCIA e VUONG_TEST para o Python, módulos computacionais registrados pelo PyPI (Python Package Index Repository of Software for the Python Programming Language). É finalista do Prêmio Jabuti na Área de Economia, Administração e Negócios. (Fonte: Currículo Lattes)