Health Data Science é a ciência de gerar soluções baseadas em dados por meio da compreensão de problemas complexos reais da área de saúde, empregando o pensamento crítico e a análise para obter conhecimento a partir dos dados. Health Data Science é um domínio do conhecimento emergente, surgindo da interseção da bioestatística, ciência da computação e saúde. A Harvard Business Review afirma que “o cientista de dados é o emprego mais up do século XXI”. Neste artigo, eles se referem ao “cientista de dados” como um “new breed”. Eles sugerem pensar este profissional, como um híbrido de hacker de dados, analista, comunicador e conselheiro. A McKinsey and Company projeta uma demanda de 1,5 milhão desse perfil profissional até 2018 somente nos Estados Unidos. A Glassdoor classificou “Data Scientist” como o melhor trabalho em 2016 e novamente em 2017!


Objetivos e diferenciais

A revolução dos dados promete transformar a nossa compreensão da saúde e fornecer novos insights sobre o desenvolvimento de terapias e prestação de cuidados de saúde pessoal e para a comunidade. A quebra desse paradigma requer uma revolução semelhante nas habilidades de ciência de dados, que combina habilidades de aquisição, organização e exploração dos dados, modelagem estatística dos dados, algoritmos de machine learning para predição e técnicas de visualização dos dados.

Nossos cursos possuem uma ampla visão sobre os processos de Data Science no contexto da saúde. É oferecido um mix de teoria e prática relacionadas aos estudos de casos reais oriundos de aplicações da ciência de dados para resolução de problemas. O corpo docente é formado por profissionais com mestrado, doutorado e pós-doutorado nas principais instituições do País, com grande experiência prática e domínio do processo didático andragógico.

Nossos cursos têm como objetivo contribuir para a formação de pessoas interessadas em adquirir, tratar, analisar e interpretar informações para solucionar os desafios da área de saúde. Ao final do curso espera-se que o aluno tenha uma noção sobre:

  • Capacidade de adquirir, armazenar e validar dados;
  • Capacidade de configurar dados de saúde para aprendizado, treinamento, teste e avaliação;
  • Familiaridade com fontes e formatos de dados comuns relacionados à saúde;
  • Visão geral sobre a análise de dados usando métodos estatísticos, epidemiológicos e de mineração de dados, usando ferramentas de software e linguagens de programação apropriadas;
  • Capacidade de interpretar e apresentar resultados analíticos para interessados ​​não técnicos usando estruturas narrativas de visualização.