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Ciência de Dados Aplicada à Saúde

Modalidade: Curso de Pós Graduação EAD - Oferta 2022
Período: Inscrições Abertas
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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.

 

 

OBJETIVOS

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.

 

 

A QUEM SE DESTINA

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.

 

 

CONTEÚDO DO CURSO

 

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: 

 

 

 


CONTEÚDO DO CURSO

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.

Confira as ementas AQUI

 

 

METODOLOGIA

Ambiente de aprendizagem-3.png

Para ver a metodologia completa, clique AQUI.

 

 

TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO

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.  

 

 

INSCRIÇÃO E MATRÍCULA

Documentos necessários (não precisam ser autenticados): 

  • Diploma ou certificado de conclusão da graduação (frente e verso);
  • Documento oficial de identificação (frente e verso)

ATENÇÃO:

  1. 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).
  2. O processo de inscrição e matrícula fica condicionado à entrega da documentação exigida e o pagamento da primeira mensalidade.
  3. Todas as etapas do processo de inscrição serão informadas por e-mail.

 

Clique aqui para ter acesso ao contrato de prestação de serviços educacionais.

 

 

ACESSO AO CURSO

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.

 

 

REQUISITOS TECNOLÓGICOS

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.

 

 

REQUISITOS ACADÊMICOS

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.

 

 

DIPLOMA ESTRANGEIRO

Alunos estrangeiros devem acessar o link oficial do MEC para revalidar ou reconhecer seu diploma no Brasil

 

 

ESTÁGIO

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

Coordenação
  • 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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