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João Paulo Assis Bonifácio

Physicist with a B.Ed. from Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI), currently pursuing a B.Sc. in Statistics and an M.Sc. in Statistics and Agricultural Experimentation at Universidade Federal de Lavras (UFLA), supported by a CNPq graduate scholarship.

My research and professional work focus on Applied Statistics, Predictive Modeling, Time Series Analysis (with emphasis on agricultural markets and animal nutrition), Concept Drift detection, and Business Intelligence (BI).

Academic Background

  • M.Sc. in Statistics and Agricultural Experimentation (2024 – Present)
    Universidade Federal de Lavras (UFLA)

    • CNPq Graduate Scholar.
    • Advisor: Prof. Dr. Geraldo Magela da Cruz Pereira.

  • B.Sc. in Statistics (In progress)
    Universidade Federal de Lavras (UFLA)

  • B.Ed. in Physics (2016 – 2021)
    Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI)

    • B.Ed. Thesis: Theoretical Frameworks of Rural Education Studies Presented at SNEF from 2001 to 2021.
    • Advisor: Prof. Dr. Newton de Figueiredo Filho.

Professional Experience

  • Universidade Federal de Lavras (UFLA) (2024 – 2025)
    Graduate Researcher / CNPq M.Sc. Scholar
    Conducting research focused on applied statistics for agricultural data, time series forecasting, and predictive modeling in agribusiness.

  • IBGE - Brazilian Institute of Geography and Statistics (2022)
    Census Supervisory Agent (ACS)
    Supervision of field census teams, data quality control, auditing, and operational management.

  • Minas Gerais State Public Education Network (2020 – 2023)
    EE Coronel Casimiro Osorio & EE Florival Xavier — Public School Teacher
    Teaching Physics and STEM subjects in public middle and high schools.

  • CACIC Community College Prep (2023)
    Physics Teacher (Volunteer)
    Tutoring Physics for college prep students from underprivileged communities.

  • Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI) (2020 – 2021)
    Undergraduate Research Scholar (PET Conexões de Saberes)
    Participated in the “STEM Teacher Training” program.

Technological Projects, Software & R Packages

INPI Registered Software

  • Brazilian Corn Market Monitoring Dashboard (2026)
    INPI Registration: No. 512026000422-5
    Authors: Izabela Regina Cardoso de Oliveira, Sergio Domingos Simão, João Paulo Assis Bonifácio.

CRAN R Packages

  1. deriva: Tidy Drift Detection for Monitored Machine Learning Models (2026).
    Tidy tools and numerical methods in R for monitoring and detecting concept drift in machine learning models.
  2. tidyprf: Organized Access to Brazilian Federal Highway Police Data (2026).
    R package built under the tidyverse philosophy for structured extraction of public PRF data.

Development Projects

  • Animal Nutrition Products Market: Price Modeling, Forecasting, and Interactive Dashboard Implementation (2024 – 2025)
    Predictive price modeling for animal nutrition commodities and interactive Shiny dashboards for decision support.

Extension Projects

  • PET Conexões de Saberes: STEM Teacher Training (2020 – 2021) — UNIFEI
  • Semi-Presencial Course Design with Technological Support (2018) — UNIFEI (Coordinator)
  • PIBID — Institutional Teaching Initiation Scholarship Program (2017 – 2019) — UNIFEI
  • CATS — Theodomiro Santiago Assistential Course (2016 – 2017) — Community pre-university prep course at UNIFEI

Complementary Education

  • Data Analysis in R (20h) — ENAP (National School of Public Administration), 2026.
  • Data Governance (30h) — ENAP, 2026.
  • Python Programming (40h) — FIAP University Center, 2022.
  • Understanding Latin America Reading Program (60h) — Federal University of Santa Catarina (UFSC), 2020.
  • H5P in Moodle — Interactive Content (2h) — UNIFEI, 2018.

Technical Skills

R Language Machine Learning Time Series Concept Drift CRAN Packages R Shiny Statistical Modeling Data Governance Python Quarto / R Markdown Git & GitHub

Languages

  • Portuguese: Native speaker.
  • English: Intermediate (Reading, Writing, Listening, Speaking).
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Updated 2026-08-24

João Paulo Assis Bonifácio

Sou Físico formado pela Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI), Bacharelando em Estatística e Mestrando em Estatística e Experimentação Agropecuária na Universidade Federal de Lavras (UFLA), atuando como bolsista do CNPq.

Minhas pesquisas e atuação profissional concentram-se em Estatística Aplicada, Modelagem Preditiva, Análise de Séries Temporais (com foco no mercado agrícola e nutrição animal), estudo de Concept Drift e Business Intelligence (BI). Além disso, desenvolvo ferramentas de código aberto em R com pacotes publicados no CRAN, aplicativos em Shiny e softwares com registro no INPI.

Formação Acadêmica

  • Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária (2024 – Presente)
    Universidade Federal de Lavras (UFLA)

    • Bolsista do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq).
    • Orientador: Prof. Dr. Geraldo Magela da Cruz Pereira.

  • Graduação em Estatística (Em andamento)
    Universidade Federal de Lavras (UFLA)

  • Graduação em Física (2016 – 2021)
    Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI)

    • Trabalho de Conclusão de Curso: Os Referenciais Teóricos dos Trabalhos sobre Educação do Campo Apresentados no SNEF de 2001 a 2021.
    • Orientador: Prof. Dr. Newton de Figueiredo Filho.

Atuação Profissional & Experiência de Trabalho

  • Universidade Federal de Lavras (UFLA) (2024 – Presente)
    Bolsista de Mestrado / Pesquisador (CNPq)
    Atuação em pesquisa focada em estatística aplicada a dados agrícolas, análise de séries temporais e modelagem preditiva para o mercado agropecuário.

  • Fundação Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) (2022)
    Agente Censitário Supervisor (ACS)
    Supervisão de equipes de campo, controle de qualidade de dados censitários e suporte logístico/operacional.

  • Rede Estadual de Ensino de Minas Gerais (2020 – 2023)
    EE Coronel Casimiro Osorio & EE Florival Xavier — Professor de Educação Básica
    Docência na disciplina de Física e ciências exatas no ensino fundamental e médio.

  • Cursinho Assistencial CACIC (2023)
    Professor de Física (Voluntário)
    Preparação de estudantes em situação de vulnerabilidade para exames pré-vestibulares.

  • Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI) (2020 – 2021)
    Bolsista de Iniciação Científica (PET Conexões de Saberes)
    Atuação no projeto “Formação de Professores em Ciências Exatas”.

Projetos Tecnológicos, Softwares & Pacotes R

Softwares Registrados (INPI)

  • Painel de Monitoramento do Mercado de Milho no Brasil (2026)
    Registro INPI: nº 512026000422-5
    Autores: Izabela Regina Cardoso de Oliveira, Sergio Domingos Simão, João Paulo Assis Bonifácio.

Pacotes R Publicados no CRAN

  1. deriva: Tidy Drift Detection for Monitored Machine Learning Models (2026).
    Ferramentas e métodos em R para monitoramento e detecção de concept drift em modelos de machine learning.
  2. tidyprf: Acesso Organizado aos Dados da Polícia Rodoviária Federal (PRF) (2026).
    Pacote desenvolvido sob a filosofia tidyverse para extração e estruturação eficiente dos dados públicos da PRF.

Projetos de Desenvolvimento

  • O Mercado de Produtos para Nutrição Animal: Modelagem e Predição de Preços, e Implementação de Soluções em Painéis Interativos (2024 – 2025)
    Desenvolvimento de modelos preditivos para commodities de nutrição animal e dashboards interativos para suporte à decisão.

Projetos de Extensão

  • PET Conexões de Saberes: Formação de Professores em Ciências Exatas (2020 – 2021) — UNIFEI
  • Projeto para Elaboração de Disciplinas Semipresenciais com Suporte Tecnológico (2018) — UNIFEI (Coordenador)
  • Programa Institucional de Bolsa de Iniciação à Docência (PIBID) (2017 – 2019) — UNIFEI
  • Curso Assistencial Theodomiro Santiago (CATS) (2016 – 2017) — Cursinho pré-vestibular comunitário da UNIFEI

Formação Complementar

  • Análise de Dados em Linguagem R (20h) — Escola Nacional de Administração Pública (ENAP), 2026.
  • Governança de Dados (30h) — Escola Nacional de Administração Pública (ENAP), 2026.
  • Programação em Python (40h) — FIAP - Centro Universitário, 2022.
  • O que ler para entender a América Latina (60h) — Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), 2020.
  • H5P no Moodle — Conteúdos Interativos (2h) — Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI), 2018.

Habilidades Técnicas

Linguagem R Machine Learning Séries Temporais Concept Drift Pacotes CRAN R Shiny Modelagem Estatística Governança de Dados Python Quarto / R Markdown Git & GitHub

Idiomas

  • Português: Língua materna.
  • Inglês: Intermediário (Leitura, Escrita, Compreensão e Conversação).
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Atualizado 2026-08-24