Né à Winnipeg, John Braun a étudié les mathématiques appliquées à la University of Calgary où il a décroché son baccalauréat et sa maitrise. En 1992 il a complété son doctorat en statistique à la University of Western Ontario sous la supervision de Reg Kulperger. Ses recherches se rapportaient à l’étude des processus ponctuels et autres processus stochastiques et il a développé dans son mémoire des techniques numériques permettant d’étudier les questions d’identifiabilité des paramètres pour un système de particules en interaction proposé comme modèle pour la croissance de tumeurs. 
 

John a occupé de nombreux postes universitaires, en commençant à la University of Winnipeg, où il a entamé une collaboration avec un psychophysicien pour mettre au point des modèles par processus ponctuels pour le temps de réaction chez l’humain. Il a passé la majeure partie de 1999 à l’Université nationale australienne, où il a travaillé avec feu Peter Hall et plusieurs stagiaires postdoctoraux sur une variété de problèmes de lissage et de bootstrap. En 2000 il a accepté un poste à la Western University, où il a atteint le rang de professeur et dirigé pendant cinq ans le programme d’études supérieures en statistique. À Western il a travaillé avec des collaborateurs sur place et à la University of Toronto à l’élaboration d’un modèle de développement des feux de forêts fondé sur les systèmes de particules. Avec des doctorants entreprenants, il a également étudié les départs d’incendies résultant de la foudre et l’évolution de cellules orageuses à l’aide de techniques par processus ponctuels.
 

En 2014 John est devenu directeur du Département de science informatique, mathématiques, physique et statistique de la UBC Okanagan. L’année suivante, il a accepté le poste de Directeur adjoint de l’Institut canadien des sciences statistiques (INCASS) et de co-directeur du Rocky Mountain Data Science Centre, une initiative conjointe de formation en sciences de la santé de la University of Calgary et de la UBC commanditée par l’INCASS. 
 

Les recherches statistiques de John sont souvent motivées par des problèmes scientifiques, que ce soit en psychologie, biologie, médicine, génie ou physique. Elles couvrent les techniques de lissage et d’inférence telles qu’elles s’appliquent à la visualisation de données et au contrôle de processus. Ses recherches sur la modélisation stochastique et l’inférence statistique pour grands jeux de données spatiotemporelles ont conduit à de nombreux projets de recherche dans divers domaines d’application. John a collaboré avec l’Institut de prévention des sinistres catastrophiques, le Service canadien des forêts, le ministère des Ressources naturelles de l’Ontario et le système des feux de forêt de l’Alberta pour étudier la modélisation des régimes de feux de forêt. Il a joué un rôle déterminant en proposant des approches statistiques pour la modélisation et la gestion des feux de forêt. Son travail sur Prometheus, modèle de croissance et de propagation des feux de forêt, a produit des variantes qui permettent de calculer des prévisions probabilistes pour un incendie donné, en temps réel. 
 

Outre sa contribution à ces recherches, John a eu un impact sur la promotion et l’avancement du langage R en informatique statistique. Il est l’auteur et le coauteur de deux monographies (en deuxième et troisième éditions) sur l’utilisation de R. Ces ouvrages sont d’excellentes ressources pour l’éducation, la formation et la recherche en statistique. Par ailleurs, John a soumis au CRAN six bibliothèques R largement utilisées par les chercheurs, étudiants, ingénieurs et praticiens.
 

L’excellence du travail en collaboration de John lui a valu le Prix de La revue canadienne de statistique en 2006 et a valu à ses étudiants un prix pour présentation (2015) et un prix pour affiche (2009) lors des congrès annuels de la Société statistique du Canada.