Félicitations à tous les statisticiens ci-dessous qui ont obtenu leur accréditation aux niveaux A.Stat. et P.Stat. en mars 2026.

A.Stat. accréditations

Jose Manuel Rodriguez Caballero 

José est un mathématicien et statisticien, résidant de façon permanente au Québec et en voie d'obtenir la citoyenneté. Formation : maîtrise en mathématiques (Université de Montréal, 2015), maîtrise en statistiques (2025), doctorat en mathématiques en cours (Université Laval, depuis 2024). Expérience : enseignement (2013–2022), recherche en cryptographie quantique (2019–2021, Université de Tartu), conseil en statistiques (2023–2025, Université Laval). Distinctions : bourses Brindamour et ERASMUS+, contributions à l'AFP et à Wolfram. Compétences : cryptographie, statistiques, programmation (C++, Python, R).

Jacob Winch

Jacob est passé des neurosciences aux statistiques au cours de sa première année à l'Université de l'Alberta. Il aime trouver des moyens d'appliquer les outils statistiques à des problèmes concrets et réels. En troisième année, il a rejoint Orennia, une société spécialisée dans l'analyse énergétique, en tant que stagiaire, où il a rédigé des rapports et élaboré des visualisations de données ainsi que des modèles statistiques à partir de données du secteur de l'énergie. Après avoir obtenu son diplôme de l'Université de l'Alberta en décembre 2025, il est retourné chez Orennia où il occupe le poste d'associé au sein de l'équipe de stockage d'énergie, travaillant sur les données et l'analyse pour le compte d'investisseurs du secteur de l'énergie. Ses intérêts professionnels portent principalement sur l'apprentissage automatique, l'économie de l'énergie et l'analyse sportive.

Veronica  (Ka Wai) Lai

Veronica est titulaire d'un doctorat en anesthésie et soins intensifs de l'Université chinoise de Hong Kong, avec une formation officielle en méthodes quantitatives, en psychométrie et en recherche clinique. Elle a suivi une formation spécialisée en biostatistique et en méthodologie des essais cliniques, notamment en essais adaptatifs bayésiens. Son parcours universitaire s'appuie sur la psychologie et les sciences de la santé, avec un accent particulier sur l'analyse statistique appliquée à la recherche médicale et en santé infantile.

Elle est actuellement chercheuse associée à l'Hôpital pour enfants malades (SickKids) de Toronto. Ses travaux portent sur la méthodologie des essais cliniques, la conception et la mesure des résultats, les résultats rapportés par les patients, ainsi que l'évaluation de la qualité des rapports et de la facilité d'utilisation des résultats de recherche dans le contexte de la pédiatrie et des maladies rares. Elle possède une expérience de consultante auprès d'instituts de recherche hospitaliers pédiatriques et de collaborateurs internationaux.

De plus, elle a précédemment occupé des postes universitaires en tant que professeure adjointe et chercheuse postdoctorale à Hong Kong et au Canada. Son expérience professionnelle comprend la conception et l'analyse d'essais contrôlés randomisés, la validation d'instruments de mesure, la réalisation d'évaluations de programmes et le soutien à des équipes de recherche interdisciplinaires. Ses intérêts professionnels portent sur l'amélioration de la rigueur, de la transparence et de l'interprétabilité des méthodes statistiques dans la recherche en santé, en particulier dans les domaines des soins intensifs, de la pédiatrie et des maladies rares, ainsi que sur le soutien à la prise de décision fondée sur des preuves grâce à des pratiques statistiques robustes.

 

P.Stat. accréditations

Vineetha Warriyar

Vineetha est titulaire d’une maîtrise en mathématiques (MMath) avec spécialisation en statistiques de l’Université de Waterloo et d’un doctorat en statistiques de l’Université Memorial de Terre-Neuve. Son expérience professionnelle couvre les milieux de la recherche universitaire et de la santé, où elle a joué un rôle de premier plan en matière de statistiques dans la conception d’études, les méthodes analytiques avancées et l’interprétation des résultats dans divers domaines d’application, notamment la santé pédiatrique et maternelle, le développement neurologique, la psychiatrie et les essais cliniques. Elle occupe actuellement le poste de consultante en biostatistique à l’Institut de recherche de l’Hôpital pour enfants de l’Alberta, rattaché à l’Université de Calgary. À ce titre, elle soutient environ quatre à cinq projets de recherche chaque mois et fournit des conseils statistiques à plus de 390 membres et à environ 1 000 stagiaires au sein de l’institut. Son travail consiste notamment à élaborer des plans d’analyse, à mettre en œuvre des modèles statistiques appropriés et à garantir la rigueur méthodologique tout au long du processus de recherche.

Ses intérêts professionnels portent sur la modélisation longitudinale et à plusieurs niveaux, l’inférence causale, ainsi que la conception et l’analyse d’études observationnelles et interventionnelles. Elle reste engagée dans le développement professionnel continu, l’amélioration des compétences statistiques au sein des équipes interdisciplinaires et la promotion de pratiques de recherche reproductibles et de haute qualité.

David Campbell

David est professeur à la Faculté de mathématiques et de statistiques et à la Faculté d'informatique de l'Université Carleton. Sur le plan académique, il dirige une équipe collaborative qui mène des recherches sur les méthodologies inférentielles à la croisée des statistiques, de l'apprentissage automatique, de l'informatique, du traitement du langage naturel et des mathématiques appliquées, afin de résoudre des problèmes inspirés par des collaborations avec le secteur privé et les pouvoirs publics.

Sa carrière s'inscrit dans une démarche de collaboration avec l'industrie et le gouvernement : il a notamment dirigé l'équipe de science des données inférentielles de la Banque du Canada de 2021 à 2023, avant de diriger la création du programme de baccalauréat en science des données de l'Université Carleton. Avant de rejoindre l'Université Carleton en 2019, il était membre du corps professoral de l'Université Simon-Fraser, où il a dirigé la création de l'un des premiers programmes de baccalauréat en science des données au Canada. Il a été le premier président du Groupe de science des données et analytique de la Société statistique du Canada (SSC) et, en 2025–2026, il est président du Groupe de statistique industrielle et de gestion.

Mateen Shaikh

Mateen a obtenu son baccalauréat en mathématiques (statistiques) à l'Université de Waterloo en 2008. En 2009 et 2013, il a respectivement obtenu sa maîtrise et son doctorat en statistiques à l'Université de Guelph. Il a été chercheur postdoctoral à l'Université McMaster de 2013 à 2017. Depuis 2017, il est membre du corps enseignant de l'Université Thompson Rivers, où il occupe actuellement le poste de professeur agrégé de statistiques et de science des données au sein du Département de mathématiques et de statistiques.

Il enseigne principalement des cours de statistiques aux niveaux du premier et deuxième cycle. Il supervise également des étudiants dans le cadre de projets statistiques, tant au sein de sa discipline qu'en tant que superviseur statistique en écologie. Ses recherches ont évolué pour aborder la durabilité dans l'apprentissage statistique en utilisant mieux les données hétérogènes et difficiles à traiter dans les analyses statistiques et en optimisant les algorithmes d'inférence afin de réduire simultanément la charge de calcul tout en élargissant l'espace des modèles discrets. Il apporte son expertise aux communautés statistiques et fournit des services statistiques à d'autres communautés.  Il est actuellement trésorier du Groupe de statistique industrielle et de gestion de la SSC. Il a auparavant effectué un mandat au sein du comité des nouveaux chercheurs de la SSC. Il représente son établissement au sein de la CANSSI et de la SSC.