Investigadores

Vala Ali Rohani

Dr. Vala Ali Rohani é doutorado em Ciências da Computação pela Universidade de Malaya (UM) em 2014, que atualmente ocupa a 70ª posição no QS World Ranking. No seu percurso académico obteve várias bolsas de investigação, como Bright Sparks, FRGS, EIT Digital e EC PRR.

Após o doutoramento, fez uma pós graduação focada na área de Ciência de Dados. Esta experiência permitiu-lhe fazer contribuições significativas para o campo, publicando numerosos artigos em revistas internacionais de prestígio especializadas em Ciência de Dados e Machine Learning. 

Além de suas atividades académicas, ocupou a posição de Investigador Líder em Ciência de Dados, gerindo vários projetos nacionais e internacionais de análise de big data. A sua experiência abrange diversas áreas, incluindo sistemas de recomendação, consultas skyline, descoberta e aprimoramento de talentos, análise de redes sociais e de sentimentos, otimização logística e avaliação de crédito em instituições financeiras.

Com mais de 15 anos de experiência como professor universitário em instituições conceituadas no Irão, Malásia e Portugal, é atualmente professor associado convidado no Instituto Politécnico de Setúbal. Lecciona e coordena no mestrado em ciência de dados. Uma das conquistas de Vala Rohani inclui o primeiro lugar num Hackathon internacional de IA organizado pela Big Data Society da Macquarie University, Sydney, Austrália, em julho de 2021. Além disso, colabora com a Comissão Europeia na descoberta e aprimoramento de talentos em inteligência artificial e ciência de dados, através de iniciativas como Pack for Skills e EIT Deep Tech. O seu envolvimento nessas iniciativas demonstra a sua dedicação nas áreas de IA e ciência de dados numa escala mais ampla.

Illustrating scholar - practitioner collaboration for data-driven decision-making in the optimization of logistics facility location and implications for increasing the adoption of AR and VR practices
Tiago Miguel Santa Rita Simões de Pinho, Vala Ali Rohani
2021 TQM Journal 10.1108/TQM-06-2021-0194