HEALTH DATA SCIENCE AND ANALYTICS

Carga horária: 30 horas

Público Alvo: Profissionais que precisam solucionar problemas na área de saúde por meio da análise de dados, como gestores e analistas que trabalham em operadoras de planos de saúde e saúde pessoal, instituições de saúde pública, órgãos governamentais na área de saúde, indústria farmacêutica e alimentícia, distribuidoras de medicamentos, startups de healthtech, hospitais entre outros.

Ementa: Análise exploratória de dados. Health Data Science e Health Analytics. Aplicação de dados em saúde. Fundamentos de inferência estatística. Ferramentas em python para data Science. Bioinformática e medicina de precisão.


Programação

  NOME DA DISCIPLINA CARGA HORÁRIA
1 ANÁLISE EXPLORATÓRIA DE DADOS –  MSc. Fernando Sequeira Sousa 12h
2 HEALTH DATA SCIENCE E HEALTH ANALYTICS – Dr. Antonio Valerio Netto 1:30h
3 APLICAÇÃO DE DADOS EM SAÚDE – Dr. Ivan Torres Pisa 1:30h
4 FUNDAMENTOS DE INFERÊNCIA ESTATÍSTICA – Dra. Josceli Maria Tenório 12h
5 FERRAMENTAS EM PYTHON PARA DATA SCIENCE –Dra. Ana Cristina Santos 1:30h
6 BIOINFORMÁTICA E MEDICINA DE PRECISÃO –Dr. Luciano Rodrigo Lopes 1:30h
  Total geral 30h

Conteúdo programático

ATIVIDADE CONTEÚDO PROGRAMÁTICO
1 O objetivo da disciplina é apresentar as principais técnicas estatísticas para descrição e exploração de dados, utilizar os pacotes estatísticos e promover habilidades de interpretação de resultados de análises descritivas e exploratórias. Neste curso serão trabalhados os seguintes tópicos: (a) Tipos de variáveis e organização de banco de dados. (b) Representação de variáveis qualitativas: tabelas de frequências, gráficos de barras e de setores. (c) Medidas descritivas de dados quantitativos: posição, dispersão, assimetria e concentração. (d) Representação de variáveis quantitativas: tabelas de frequências, histograma, gráfico de caixas, ramo-e-folhas e gráfico de pontos. (e) Tabelas de contingência e medidas de associação entre variáveis qualitativas. (f) Associação entre variáveis quantitativas e qualitativas. (g) Representação gráfica de dados multidimensionais. (h) Análise de agrupamentos.
2 Palestra irá versar sobre a temática envolvendo Health Data Science e as diferenças existentes com relação à Health Analytics. Apresentar tendências e oportunidades.
3 Palestra irá apresentar casos de uso de dados na área de saúde. Demonstrar a sua importância e benefícios de sua aplicação.
4  A disciplina irá versar sobre os conceitos de probabilidade: teorema de bayes e sobre os testes diagnósticos: tabelas de contingência, sensibilidade e especificidade. Também serão trabalhados os conteúdos envolvendo os testes sobre uma amostra (médias, proporções e variâncias), intervalos de confiança, análise de correlação e regressão, testes de hipótese e ANOVA.
5 Palestra irá discutir as principais ferramentas baseadas em Python para aplicação em sistema de data science. Mostrar exemplos de aplicações.
6 Palestra irá apresentar as bases e aplicação da bioinformática. Apresentação de bases de dados biológicas e suas ferramentas. Além de demonstrar uma resolução de caso de uso.

Cronograma: Serão dois encontros presenciais. Estes encontros possuem o seguinte formato:

  • Aula 1 (sexta-feira) das 14:00h às 18:20h (4 horas com 20 minutos de intervalo)
  • Workshop com duas palestras (sexta-feira) das 18:50h às 21:50h (3 horas)
  • Aula 2 (sábado) das 08:00h às 12:20h (4 horas com 20 minutos de intervalo)
  • Aula 3 (sábado) das 13:30h às 17:50h (4 horas com 20 minutos de intervalo)

Primeiro encontro em novembro: 22/11/19 (sexta) e 23/11/19 (sábado)

Segundo encontro em dezembro: 06/12/19 (sexta) e 07/12/19 (sábado)


Investimento: Taxa de inscrição no valor de R$ 790,00 até 10/11/2019 e R$ 850,00 até 19/11/2019. Importante comentar que alunos poderão pleitear a gratuidade da sua taxa de inscrição mediante atenderem as normativas da resolução 02/2019 do CoEC (17/10/2019). Clique aqui para verificar os critérios. Sobre a política de cancelamento depois de realizado o pagamento clique aqui.

Certificado de conclusão: O aluno deverá ter 75% de presença nas aulas e ter uma média superior à nota final 7,0. O certificado de aprovação será expedido quando todos estes critérios estiverem ok.

Link para inscrição: bit.ly/cursoHDS