Aqui está o edital relacionado ao Doutorado da FGV EMAp
Apresentação
O Doutorado em Matemática Aplicada e Ciência de Dados possibilita formação acadêmica de ponta, alinhada com as necessidades da sociedade moderna, em todas as aplicações da matemática para a solução de problemas concretos. Além disso, forma profissionais com competências específicas nas diversas áreas da matemática e suas aplicações, o campo de pesquisa científica que representa a característica distintiva do programa.
PÚBLICO-ALVO
Mestres em Matemática, Estatística, Matemática Aplicada, Computação, Engenharia, Física, Economia e áreas afins, que desejam atuar com pesquisa acadêmica, científica e tecnológica ou que pretendam se especializar ainda mais em Matemática Aplicada e Ciência de Dados.
OBJETIVO
Possibilitar ao doutorando a capacidade de analisar cenários e dar suporte à tomada de decisões em situações de uso intensivo de dados e informações, além de ter o objetivo de formar excelentes pesquisadores na área.
Sobre o curso
Linhas de Pesquisa
Esta linha de pesquisa se iniciou mundialmente com desenvolvimento da Probabilidade e a construção formal do Movimento Browniano no início do século XX. Essa é provavelmente uma das áreas da Matemática com as mais aplicações no mundo real. Do ponto de vista teórico, estamos interessados no estudo das Equações Diferenciais Estocásticas e na incorporação de path-dependence em diversos aspectos da teoria.
Além disso, outro aspecto dessa linha é a resolução numérica das equações diferenciais, em particular aleatórias (RDEs) e estocásticas (EDEs). A teoria de EDEs e RDEs são temas, no cruzamento das equações diferenciais e processos estocásticos, com uma ampla variedade de aplicações na modelagem de fenômenos e situações práticas em que as grandezas de interesse estão sujeitas a perturbações aleatórias. Uma vez que obter soluções dessas equações é raramente possível, muita atenção é dada à construção e estudo de métodos de aproximação, com boas propriedades qualitativas, para a integração e simulação das mesmas
A Teoria de Controle Ótimo estuda problemas de Otimização cujas variáveis de estado estão sujeitas à equações diferenciais (ordinárias ou parciais) cujas dinâmicas dependem de uma variável de controle, enquanto a Otimização Estocástica é focada no estudo de problemas de otimização envolvendo incertezas modeladas por um processo estocástico. Um problema de otimização estocástica é em geral formulado usando medidas de risco condicionais.
Nesta linha de pesquisa estudam-se modelos e métodos matemáticos com foco em aplicações em problemas de Finanças, Economia e Ciências Atuariais. Para aplicações em Finanças e Economia os projetos de pesquisa são usualmente baseados em técnicas envolvendo Cálculo Estocástico e/ou Equações Diferenciais Parciais, já as aplicações em Ciências Atuariais, como cálculo de Reservas, tendem a utilizar modelos estatísticos de regressão ou séries temporais.
Epidemiologia matemática é uma disciplina de matemática aplicada com mais de um século de tradição, e que incorpora ieias e métodos de diferentes ramos da matemática na representação e análise de seus objetos de estudo.
Na EMAp, o grupo de Epidemiologia Matemática estuda como as informações sobre como as doenças transmissíveis podem ser tratadas do ponto de vista quantitativo, de forma distinta das clássicas técnicas estatísticas bem conhecidas no meio médico. Além disso, os projetos requerem uma noção básica sobre as suposições biológicas e os modelos matemáticos que estão por trás dos modelos de infecções e das ferramentas hoje disponíveis para extrair informações biológicas a partir desses modelos.
De forma geral, esta linha de pesquisa se divide em aspectos teóricos, metodológicos e aplicados envolvendo análise de dados. Em particular, os pesquisadores da EMAp estão interessados nos seguintes áreas da Estatística: Estimação de séries temporais em alta dimensão; Modelagem de séries temporais não lineares; Testes não-paramétricos; Simulação Monte Carlo para inferência Bayesiana; Inferência estatística para problemas de otimização estocásticos avessos ao risco ou risco neutros (teoremas do limite central, testes de hipóteses, intervalos de confiança não assintóticos); Testes de hipóteses não paramétricos usando técnicas de otimização convexa.
O objetivo da linha é a exploração e o desenvolvimento de objetos e problemas de pesquisa através de métodos oriundos da aprendizagem estatística de máquinas (Machine Learning) e suas aplicações na análise de dados estruturados e não estruturados. Esta gama de objetos empíricos envolve dados numéricos, categóricos, dados textuais, imagens, grafos, séries temporais, dentre outros. A linha compreende também o desenvolvimento de algoritmos, linguagens e metodologias para manipulação destas bases de dados complexas, em tarefas tais como classificação, regressão, aprendizagem, identificação de agrupamentos (clusters), sistemas de recomendação, otimização, extração e representação de conhecimento, modelização de domínios de conhecimento, mineração de dados, mineração textual, visualização, análise de sentimentos, análise de dados em alta dimensão, criptografia.
Campus FGV Botafogo:
Praia de Botafogo, 190 Rio de Janeiro - RJ. CEP: 22250-900 Telefone: +55 21 3799-5917 E-mail: emap@fgv.br
Doutorado em Matemática Aplicada e Ciência de Dados
Disciplinas
O Doutorado em Matemática Aplicada e Ciência de Dados da FGV EMAp tem como eixos disciplinares a Matemática Aplicada e Computacional, e a Ciência de Dados.
Para a obtenção do título de Doutor, o aluno deverá obter no mínimo 33 créditos, assim distribuídos: um referente à aprovação na Tese; quatro obtidos pela participação nos Seminários de Pesquisas; e, no mínimo, 28 créditos, correspondentes à aprovação em três disciplinas centrais, totalizando 12 créditos, e em quatro disciplinas eletivas, totalizando 16 créditos. As disciplinas eletivas precisam pertencer a duas linhas de pesquisa distintas.
Disciplinas eletivas
Disciplinas Centrais
Diretor
Vice-Diretor
Professor
Acesse também as teses pelo portal - FGV SB Sistema de Bibliotecas
Teses
- Learning Object Representations to Predict and Explain Missing Associations Aldo Javier Galeano Alfonso -
- Streaming, Distributed, and Asynchronous Amortized Inference Tiago da Silva Henrique -
- Towards Machine Learning with Guarantees Daniel Csillag -
- Essays on Optimal Emissions Control and Environmental Policy under Stochastic Dynamics Taisa Dornelas Abbas Calvette -
- Data Visualization from a Category Theory Perspective Davi Sales Barreira -
- Analyzing Dengue Epidemic Dynamics Using Physics Informed Neural Networks Julie Priscilla Souza dos Santos -
- Adaptive Exponential Explicit Integrators for Stochastic Differential Equations Pablo Aguiar De Maio -
Inscrições
No formulário de inscrição, os candidatos deverão inseris seus dados pessoais e acadêmicos, tal como detalhado no respectivo edital.
A inscrição será formalizada mediante ao upload da documentação abaixo, na página de inscrição do Processo Seletivo, disponível na página da Escola:
- Documento de Identidade;
- Passaporte (candidatos estrangeiros);
- Currículo Lattes/CNPq (http://lattes.cnpq.br) anexando cópias dos trabalhos mais relevantes, quando houver (opcional) ou Curriculum Vitae;
- Carta de Intenção (obrigatória);
- Proposta de Pesquisa (obrigatório);
- Carta de recomendação (opcional);
- Laudo Médico (Pessoa com Deficiência) - item 9.2.5 e anexo III;
- Diploma de Graduação. Em caso de curso realizado no exterior, o documento deverá ser consularizado pela representação do Brasil (Embaixadas/Consulados) no país de origem do Diploma ou apostilado, conforme convenção de Haia, e apresentada com tradução juramentada.
- Candidatos em fase de conclusão do curso de graduação poderão apresentar, para inscrição no processo seletivo, declaração com previsão de conclusão do curso (emitido a menos de 60 dias). Para a efetivação da matrícula será obrigatória a apresentação do Diploma ou Declaração contendo a data de colação de grau;
- Certificado de conclusão de cursos de Pós-Graduação (opcional);
Informações Complementares
- Os documentos deverão ser digitalizados, gerados no formato “PDF” e anexados à Ficha de Inscrição;
- Não serão aceitas fotos de documentos;
- O tamanho máximo permitido para upload de cada documento é de 1,5Mb;
- Os documentos que possuem frente e verso ou mais de 1 (uma) página, devem ser digitalizados em um único arquivo (ex.: identidade, passaporte, diploma etc);
- Os candidatos deverão consultar o status da documentação anexada, através do site www.fgv.br/processoseletivo/dmm no menu Visão Geral, no link Acompanhe sua Inscrição.
CRITÉRIOS DE SELEÇÃO
O processo de seleção será dirigido pela Coordenação do Programa de Pós-Graduação e será realizado em 2 (duas) etapas, de caráter eliminatório:
- 1ª etapa – Análise documental e Análise do Currículo Vitae ou Lattes;
- 2ª etapa – Candidatos aprovados na 1ª etapa serão convocados para entrevista;
DOS CRITÉRIOS PARA APROVAÇÃO DOS CANDIDATOS
Poderá haver candidatos aprovados, mas não classificados em razão do número de vagas disponíveis. Os candidatos aprovados, mas não classificados serão dispostos em ordem decrescente e constituirão uma lista de espera que poderá levar à matrícula em caso de desistência ou desclassificação de candidatos classificados.
Em caso de empate, a classificação será definida com base nos seguintes critérios:
- Maior nota na análise documental, incluindo o curriculum;
- Maior nota na entrevista;
- Persistindo o empate será usado o critério da idade, sendo selecionado o aluno com maior idade.
RESULTADO FINAL
A relação dos candidatos aprovados e lista de espera serão divulgadas, conforme cronograma (anexo I), no portal da FGV EMAP (https://emap.fgv.br), após finalizadas as etapas descritas no edital.
LISTA DE APROVADOS - DOUTORADO 2024.2
- CARLOS ROBSON MATOS LIMA
- VICTOR HUGO RODRIGUES DO NASCIMENTO
LISTA DE APROVADOS - DOUTORADO 2024.1
- ADRIANA WASHINGTON HENAREJOS
- ATÍLIO LEITÃO PELLEGRINO
- JOSÉ OSMAR TOLEDO SERVIN
- JULIANO GENARI DE ARAUJO
- LUIZ FERNANDO GUILHEM NASSIF MAIA
- MARCELO JULIÁN BÁEZ FERREIRA
- VICTOR ANDRES DE LA PUENTE ANCCO
LISTA DE APROVADOS - DOUTORADO 2023.2
- FELIPE SCHARDONG
- TAMARA ARRUDA PEREIRA
CONFIRMAÇÃO DE MATRÍCULA
Para observação dos documentos e procedimentos necessários para a efetivação da Matrícula, o candidato deverá seguir as orientações detalhadas do referido edital, item 9 – Da Matrícula.
DISPOSIÇÕES GERAIS
O cancelamento de matrícula deverá ser feito pelo aluno via requerimento protocolado na SRA – Secretaria de registros Acadêmicos. Para faturamento de pessoa Jurídica, consulte nosso atendimento financeiro na Secretaria de Registros Acadêmicos – SRA.
OUTROS EDITAIS
INFORMAÇÕES ADICIONAIS
EDIFÍCIO SEDE DA FGV
Praia de Botafogo nº 190 - CEP 22250-900, Rio de Janeiro, RJ
COORDENAÇÃO DO CURSO
Praia de Botafogo nº 190, 5º andar - CEP 22250-900, Rio de Janeiro, RJ
Telefone: (21) 3799-5917
e-mail: emap@fgv.br
Horário de Atendimento: de segunda à sexta, das 08h às 17h
SECRETARIA DE REGISTROS ACADÊMICOS – SRA
A/C: Processo Seletivo ao Doutorado em Matemática Aplicada e Ciência de Dados
Praia de Botafogo, nº 190 / sala 314 – 3º andar
CEP 22250-900, Rio de Janeiro, RJ
Telefone: (21) 3799-5757
e-mail: srarj@fgv.br
Horário de Atendimento: 9h às 18h