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João Eduardo Ferreira

CV Lattes ResearcherID ORCID Google Scholar Citations


Universidade de São Paulo (USP). Superintendência de Tecnologia da Informação  (Instituição-sede da última proposta de pesquisa)
País de origem: Brasil

Professor titular junto ao Departamento de Ciência da Computação do Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo. Bolsista CNPq Produtividade em Pesquisa nível 2. Graduação Bacharelado em Física - Opção Física-Computacional pela Universidade de São Paulo (1988); mestrado (1991) e doutorado (1996) em Fisica-Computacional pela Universidade de São Paulo; graduação em Pedagogia pela Universidade Federal de São Carlos (1989). Pós-doutorado pela Georgia Tech, Atlanta-USA (2010). É editor associado do periódico IEEE Transactions on Services Computing e tem participado de vários comitês de programas incluindo IEEE Web Services, WISE, ICSOC, ICWS, ICDE, IEEE Big Data, ENASE e SBBD. Publicou mais de 100 artigos nas áreas de bancos de dados e e-Science e tem recebido apoio regular das agências de fomento FAPESP, CNPq, CAPES, Ministério da Saúde e NIH-USA para financiamento de suas pesquisas. Os principais temas de interesse são: integração de bancos de dados; modelagem, análise e implementação de sistemas de informação cientes de processos; data warehouse; qualidade de dados; transações assíncronas; recuperação de informação e sistemas baseados em conhecimento ao vivo. Membro da Sociedade Brasileira de Computação (SBC), da IEEE-CS e da ACM. (Fonte: Currículo Lattes)

Matéria(s) publicada(s) na Revista Pesquisa FAPESP sobre o(a) pesquisador(a):
Fertile ground for artificial intelligence 
Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o(a) pesquisador(a)
Matéria(s) publicada(s) em Outras Mídias (0 total):
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Auxílios à pesquisa
Bolsas no país
Bolsas no Exterior
Apoio FAPESP em números * Quantidades atualizadas em 21/05/2022
Colaboradores mais frequentes em auxílios e bolsas FAPESP
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Palavras-chave utilizadas pelo pesquisador
Análise de dados Análise de imagens Anatomia Patológica e Patologia Clínica Aprendizado computacional Armazenamento e recuperação da informação Autopsia Banco de dados Biologia computacional Biomassa lignocelulósica COVID-19 Ciência da Computação Ciência de dados Ciências Exatas e da Terra Ciências da Saúde Coleta de dados Computação de alto desempenho Computação em nuvem Conectividade Conversão de biomassa Dados clínicos Dados de pesquisa Diagnóstico por imagem Equipamentos e provisões Etanol Fibra óptica Fluxo de trabalho Frameworks Genoma humano Genomas Gerenciamento de processos de negócio Gestão da informação Gestão de dados de pesquisa Gestão por processos Governança Humanos Imagem tridimensional Impacto psicossocial Indexação em bancos de dados Infecções por Coronavirus Infraestrutura de pesquisa Infraestrutura de rede Infraestrutura Interface gráfica Máquinas assíncronas Medicina Metodologia e Técnicas da Computação Microtomografia por raio X Modelagem de dados Pandemias Poluição Processamento de dados Processamento digital de imagens Programa VGDN-FAPESP REDNESP Recuperação da informação Recuperação de dados Recursos para a pesquisa Redes de Petri Redes de alta velocidade Redes de computadores Repositórios Reserva técnica SARS-CoV-2 Simulação por computador Sistema de gerenciamento de banco de dados Sistemas de Computação Sistemas de computação Sistemas dinâmicos Sistemas distribuídos Tomografia computadorizada Visualização de dados e-Science
Videos relacionados aos auxílios à pesquisa e bolsas

COVID-19 Data Sharing/BR | Banco de dados compartilhados FAPESP


Publicado em 30 de junho de 2020 - Agência FAPESP. Pesquisadores de universidades e instituições de pesquisa de todo o país passam a ter acesso ao COVID-19 Data Sharing/BR, o primeiro repositório do país com dados demográficos e exames clínicos e laboratoriais anonimizados de pacientes que fizeram testes para COVID-19 em unidades laboratoriais e hospitais do Estado de São Paulo.

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

BRAGHETTO, Kelly Rosa. Técnicas de modelagem para a análise de desempenho de processos de negócio. Tese (Doutorado) -  Instituto de Matemática e Estatística.  Universidade de São Paulo (USP).  São Paulo.  (07/51616-0

OIKAWA, Marcio Katsumi. Integração para dados e aplicações em Biologia Molecular Computacional.  100 f. Dissertação (Mestrado) -  Instituto de Matemática e Estatística.  Universidade de São Paulo (USP).  São Paulo.  (00/10062-3

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