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    Ciência de Dados Aplicada à Saúde

    Inicio das aulas
    Curso de Pós Graduação EAD - Oferta 2022
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    Este Curso Inclui:

    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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