Ciência de Dados Aplicada à Saúde
Ciência de dados aplicada à saúde
Cada vez mais as empresas reconhecem a importância de conhecer formas eficientes e econômicas de aproveitar grandes quantidades de dados de saúde para gerar insights e promover ganhos tanto de qualidade quanto financeiro na prestação de serviços. Nesse sentido, este curso apresenta aos alunos conceitos e técnicas de analytics e tem um papel estratégico na formação profissional de quem almeja uma carreira que tenha algum vínculo com a área de saúde. Ele é fundamentado para estabelecer as bases de uma jornada de dados de saúde e para fornecer conhecimentos e habilidades necessárias para trabalhar na área como analista de dados. Ele traz uma visão geral da gestão em saúde, as tendências na área e as possibilidades de inovação na gestão dos serviços com o uso de dados. Faz abordagem sobre os conceitos, os tipos e padrões de dados relacionados à saúde e forma de descrevê-los como modelos que organizam conceitos e facilitam a computação.
Apresenta, também, toda a complexidade de trabalhar no processamento dos diferentes tipos de dados para ajudar nas decisões. Apresenta, na unidade mais extensa do curso, os conceitos e técnicas para a análise desses dados, envolvendo, por exemplo, visualização de informação, estatística e aprendizagem de máquina. O curso transcorre de forma prática envolvendo o uso de várias ferramentas analíticas, apresentação de cases, palestras e propostas de soluções para desafios apresentados por empresas parceiras do curso. Através do desenvolvimento de habilidades analíticas, técnicas, de resolução de problemas e profissionais, o aluno poderá realizar um trabalho que impacte e promova a qualidade na prestação de serviços de saúde.
Competências a serem desenvolvidas:
- Identificar e compreender as diversas perspectivas da Ciência de Dados na área da saúde e verificar seus impactos em novos projetos;
- Compreender questões conceituais, padrões e práticas relacionadas ao tratamento de dados de saúde, bem como elaborar e executar os processos de governança e gestão de dados para garantir a qualidade dos mesmos;
- Conhecer as principais ferramentas e tecnologias relacionadas às soluções de Ciência de Dados e suas aplicações processo decisório na gestão em saúde;
- Projetar, desenvolver e gerenciar soluções inovadoras de ciência de dados na área de saúde;
- Atuar forma empreendedora na criação de novos negócios, utilizando os conceitos e as técnicas aprendidos no curso;
- Prospectar tendências em Ciência de Dados na área de saúde.
Áreas de atuação do egresso:
O especialista em Ciência de Dados Aplicada à Saúde poderá atuar na área de saúde como Analista de Dados (Data Analyst) e, também, nas mais diversas áreas que demandam conhecimentos de ciência de dados e em diversos papéis como: cientista de dados, engenheiro de IA, Gerente de Projetos de Análise de Dados entre outros. Além disso, ele poderá atuar nos mais diversos tipos de projetos inovadores em TI e em Healthcare.
Profissionais com formação superior:
- Atuantes na área de gestão da saúde ou áreas afins;
- Que atuam no mercado em projetos relacionados a inovação transformação digital;
- Que já atuam em projetos relacionados a análise e gestão de dados e que queiram complementar e aperfeiçoar seus conhecimentos na área de gestão de dados aplicados na área de saúde.
NÚCLEO GESTÃO DE DADOS
A área de processamento e análise de dados é vasta e aplicável em diversos contextos. A PUC Minas oferece uma gama de cursos voltados a perfis diferenciados de profissionais e demandas do mercado. Este curso faz parte do Núcleo de Gestão de Dados, que faz convergência entre diversas disciplinas. Cada aluno tem uma necessidade específica e o objetivo é atender a todos.
Conheça os outros cursos do Núcleo de Gestão de Dados:
Module: Basic Tech Skill for Data Analyst
- Python para Ciência de Dados
- Tipos de dados
- Estruturas de controle: condicional e repetição
- Estruturas de dados: listas, tuplas, conjuntos, dicionários, séries e dataframes
- Funções
- Vetorização e matrizes numéricas
- Bibliotecas de manipulação de dados (Pandas)
- Bibliotecas de visualização de dados (matplotlib, plotly)
- Bibliotecas de vetorização de matrizes (numpy)
- Bancos de Dados Relacionais e Linguagem SQL
- Modelagem de dados relacionais
- Diagrama ER
- SQL
Module: Data Management and Compliance
- Gestão e Compliance em Saúde
- Sistema de saúde brasileiro
- SUS
- Principais players em saúde: consultórios e clínicas particulares, hospitais, cooperativas do setor
- Serviços de Saúde
- Quadruple Aim
- Saúde digital: Telemedicina, telessaúde, wearables, IoMT
- Medicina personalizada
- Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) e especificidades da saúde
- Aspectos ético-legais em saúde
- Estruturas de Dados de Saúde
- Fontes, tipos e natureza dos dados
- Estruturas de codificação e padrões de representação
- Sistemas de classificação e nomenclatura de dados
- Dados estruturados e não estruturados
- Bases de dados públicas em saúde
- Padrões e protocolos de informação na saúde
- Metadados e Common Data Model (CDM)
- Preparação e Ingestão de Dados
- Melhoramento, enriquecimento e preparação de dados
- ETL, ELT e Data Lake
- Plano de Teste
- Técnicas de ingestão de dados
- Tratamento de eventos
- Ferramentas e tecnologias
Module: Analytics
- Visualização de Dados
- Tipos de dados e técnicas de visualização: dados categóricos, séries temporais, distribuição, correlação, dados multivariados, texto, grafos/redes
- Aplicabilidade de gráficos
- Dashboards
- Data Storytelling
- Self-Service BI
- Estatística Geral - Teoria e Aplicações
- Estatística descritiva
- Probabilidade e distribuições de probabilidade
- Inferência: estimação pontual e intervalar e testes de hipóteses
- Modelos Estatísticos
- Modelos Preditivos e tipos de análise
- Abordagens para análise preditiva
- Séries temporais
- Regressão Linear simples e múltipla
- Regressão logística
- Gestão de Indicadores de Saúde
- Governança Clínica
- Conceituação e Classificação de Indicadores
- Construção de Indicadores: Metodologia e Sistematização
- Planejamento e implementação de medidas de desempenho Alinhamento de Indicadores a processos e estratégia
- Cases
- Tomada de decisão e construção de planos de ação
- Recuperação da Informação na Web e Redes Sociais
- Ferramentas de análise, monitorização e benchmark
- Knime, Web crawling
- Algoritmos e soluções
- Machine Learning
- Processo de aprendizagem de máquina
- Técnicas e algoritmos de aprendizado supervisionado e não supervisionado
- Combinação de modelos: boosting e ensemble
- Métricas e avaliação de modelos
- Redes Neurais e Aprendizagem Profunda
- Taxonomia de redes neurais
- Redes neurais recorrentes, convolutivas e redes de memória dinâmica
- Aplicações e modelagem de problemas
- Análise de Imagem e Visão Computacional
- Tipos de Visão computacional.
- Modelos de representação
- Segmentação e agrupamento
- Reconhecimento de objetos e modelos BoW
- Bibliotecas de visão computacional
- Processamento de Linguagem Natural
- Algoritmos e técnicas
- Expressões regulares. Medidas de similaridade textual.
- Parsing, tokenização, lematização, stemming
- Marcação textual
- Análise de sentimento
Module: Support for analytics
- Cultura e Práticas DataOps e MLOps
- MLOps x DevOps x DataOps
- Camadas, componentes, infraestrutura e ferramentas para arquitetura de Machine Learning
- Projeto e construção de pipeline para build e deployment
- Armazenamento e gestão de métricas, artefatos e encodings
- Kubeflow. Apache Airflow, Apache Beam
- Criação, treinamento e implantação de modelos: AWS, GCP e Azure
Module : Project Experience
- Projeto Integrado de Ciência de Dados Aplicada à Saúde
- O Projeto Integrado de Ciência de Dados Aplicada à Saúde é entendido como mais uma oportunidade que o aluno tem de colocar em prática, de forma interdisciplinar, os conhecimentos adquiridos nas disciplinas da especialização. Este modo de trabalho torna o aluno apto a se certificar das habilidades desenvolvidas ao longo do curso, todas diretamente relacionadas ao perfil acadêmico e profissional almejado no seu início.
- O objetivo desse trabalho é fazer com que o participante:
- Explore e consolide os conhecimentos adquiridos no curso;
- Desenvolva sua capacidade e autoconfiança nas soluções de problemas;
- Desenvolva sua capacidade e habilidade de comunicação;
- Produza um documento técnico-científico de qualidade e que reflita um tema relevante na área de Ciência de Dados Aplicada à Saúde.
- O trabalho consiste no desenvolvimento de um projeto de caráter interdisciplinar e multidisciplinar na área de conhecimento do curso. O projeto deverá ser de cunho prático e será desenvolvido de forma individual ou em grupos de até três alunos.
- O desenvolvimento do trabalho deve ser no formato de Relatório Técnico descrevendo e documentando tecnicamente a implantação de um aplicativo em ambiente corporativo ou não, no qual foram utilizados os conhecimentos adquiridos no curso.
*Atenta as tendências de mercado e visando desenvolver a compreensão do ser humano frente às ambiguidades existenciais e sócio religiosas da contemporaneidade, a PUC Minas Virtual disponibilizará além das disciplinas previstas para cada um de seus cursos, a disciplina Humanidades.
Para ver a metodologia completa, clique AQUI.
PROJETO INTEGRADO
Além da aprovação nas disciplinas, o aluno deverá obter, no mínimo, 70 de um total de 100 pontos, no desenvolvimento de um Projeto Integrado na área do curso.
O Projeto Integrado é entendido como mais uma oportunidade que o aluno tem de colocar em prática, de forma interdisciplinar, os conhecimentos adquiridos nas disciplinas da especialização. Este modo de trabalho torna o aluno apto a se certificar das habilidades desenvolvidas ao longo do curso, todas diretamente relacionadas ao perfil acadêmico e profissional almejado no seu início.
O objetivo deste trabalho é fazer com que o participante:
- Explore e consolide os conhecimentos adquiridos no curso;
- Desenvolva sua capacidade e autoconfiança nas soluções de problemas;
- Desenvolva sua capacidade e habilidade de comunicação;
- Produza um documento técnico-científico de qualidade e que reflita um tema relevante na área.
O trabalho consiste no desenvolvimento de um projeto de caráter interdisciplinar e multidisciplinar na área de conhecimento do curso. O projeto deverá ser de cunho prático e será desenvolvido seguindo o planejamento definido pelo professor responsável.
Para a realização do projeto, o professor apresentará aos alunos um plano de trabalho com definições sobre como o trabalho será conduzido, produtos a serem entregues, composição de grupos de alunos e as formas e critérios de avaliação.
O professor responsável pelo projeto acompanha a turma para o esclarecimento de eventuais dúvidas, nos fóruns de discussão. Todas as orientações de procedimento, que dizem respeito ao planejamento e execução do projeto, bem como as formas e critérios de avaliação serão disponibilizadas aos alunos por meio de textos e/ou vídeos.
Documentos necessários (não precisam ser autenticados):
- Diploma ou certificado de conclusão da graduação (frente e verso);
- Documento oficial de identificação (frente e verso)
ATENÇÃO:
- A documentação deverá ser digitalizada e enviada, via upload no link recebido pelo e-mail, após o pagamento do valor referente à matrícula (1ª parcela do Curso).
- O processo de inscrição e matrícula fica condicionado à entrega da documentação exigida e o pagamento da primeira mensalidade.
- Todas as etapas do processo de inscrição serão informadas por e-mail.
Clique aqui para ter acesso ao contrato de prestação de serviços educacionais.
Em no máximo 1h após pagamento via cartão de crédito ou débito on-line.
Em até 48h após a confirmação do pagamento via boleto bancário.
O aluno deve possuir ou ter acesso a um computador com a seguinte configuração mínima:
- Processador com frequência mínima de 2 GHz ou superior e 2 núcleos;
- 4 GB de memória RAM (recomenda-se 8 GB);
- Placa de vídeo configurada com resolução mínima de 1024 x 768 pixels;
- Placa de som com caixas acústicas (ou fones de ouvido) e microfone;
- Webcam compatível com seu sistema operacional
- Windows 10 (atualizado para a versão 1903 ou superior), Windows 11, MacOS (versão 10.13 - High Sierra ou superior) ou Linux;
- Google Chrome (versão mais recente) ou Mozilla Firefox (versão mais recente);
- Acesso à Internet, com velocidade mínima de conexão de 2 Mbps;
- Correio eletrônico pessoal (e-mail).
Observação: O aluno com necessidades especiais deverá informar à Universidade no ato da inscrição. Para alunos portadores de necessidades especiais no campo da visão, é necessário acesso a um programa (software) de leitura de tela.
Possuir diploma de curso de graduação (reconhecido pelo Ministério da Educação).
Preencher os requisitos básicos de formação de acordo com a necessidade de cada curso.
Alunos estrangeiros devem acessar o link oficial do MEC para revalidar ou reconhecer seu diploma no Brasil
Informamos que assinamos e autorizamos a realização de estágio no decorrer dos cursos de pós-graduação a distância. *
*Exceto para o curso de EDUCAÇÃO BILÍNGUE E PLURILÍNGUE
- Geraldo José Coelho Ribeiro -
- Tadeu dos Reis Faria -
- Vinícius Pereira de Souza -
Área do Conhecimento:
- Tecnologia da Informação
Investimento
Valor: R$ 5.800,00
1 parcela - pagamento à vista com 7% de desconto = R$5.394,00*
5 parcelas - sem desconto = 5 x de R$ 1160,00
10 parcelas - sem desconto = 10 x de R$ 580,00
15 parcelas - sem desconto = 15 x de 387,00
20 parcelas - sem desconto = 20 x de R$ 290,00
*Pagamento à vista: 7% de desconto. Para pagamento dos cursos à vista, o candidato deverá efetuar a inscrição e selecionar a opção de pagamento em uma parcela.
Início das aulas
- Para pagamento da primeira parcela via boleto: O aluno tem acesso às aulas em até 72h após a confirmação bancária referente ao pagamento.
- Para pagamento da primeira parcela por meio de cartão de crédito/débito: Liberação do conteúdo em 24h.
Pessoa Jurídica como responsável pelo pagamento das mensalidades
Nos casos em que o candidato será beneficiado por uma pessoa jurídica que arcará no todo ou em parte com as mensalidades dos cursos de pós graduação EAD, será necessário gerar o contrato de có participação financeira e preencher todos os dados editáveis do documento, imprimir, assinar e carimbar o respectivo documento e enviar a cópia digitalizada para ead.academica@pucminas.br. O processo também se aplica se por ventura o curso for pago à vista.
Duração
Os cursos possuem carga horária total de 384 horas. A prestação dos serviços é prevista para 18 meses.
No entanto, o aluno pode realizar o curso em menos tempo. O período mínimo para realização do curso é de 12 meses, podendo se estender por mais 3 para a realização do TCC. Quem optar, pode defender o trabalho de conclusão ao término do 12º mês do curso, em comum acordo com a coordenação.
Benefícios
- Estude onde e quando quiser
- Tenha atendimento personalizado
- Utilize material didático exclusivo, com acesso a Bibliotecas virtuais.
- Tenha suporte acadêmico e tecnológico
Certificação
Você receberá o certificado de especialista emitido pela PUC Minas. O certificado do curso a distância é igual ao da graduação presencial.
Veja o modelo AQUI.
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Blog Conexão PUC Minas
Informações sobre sua formação profissional e mercado de trabalho.
Por que escolher a Puc Minas
- Inovação
A PUC Minas foi eleita uma das universidades mais inovadoras do país, segundo o RUF.
- Reputação
A maior universidade católica do mundo é também uma das melhores do mundo pela Times Higher Education.
- Intercâmbio
Convênio com mais de 160 instituições pelo mundo para ampliar a experiência acadêmica e criar um ambiente multicultural.
- Pesquisa
Programas de pesquisa que amplicam o conhecimento e a inovação no Estado e estreitam as relações com empresas
- Empregabilidade
Estudar em uma das 10 universidades mais respeitadas pelos empregadores do Brasil faz toda a diferença na sua formação.
- Estrutura de Ponta
Laboratórios com estrutura de ponta para você vivenciar em profundidade e realidade da profissão.
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