Pós-Graduação em Epiestatística Prática

Transforme dados em decisões que importam.

 

Aprenda R num contexto real de epidemiologia e desenvolva competências práticas para analisar, interpretar e comunicar evidência em saúde.

Curso para todos os níveis de analistas epidemiológicos, requerendo unicamente conhecimentos básicos de análise de dados.

 

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DIFERENCIAL

 

A maioria dos cursos ensina estatística.
Este ensina a pensar epidemiologicamente com dados reais.

Na Pós-Graduação em Epiestatística Prática, vai trabalhar diretamente com dados inspirados num dos estudos mais relevantes da história da epidemiologia – o Framingham Heart Study – e aprender a usar R para responder a perguntas concretas sobre saúde.

Sem abstrações desnecessárias.
Sem teoria desligada da realidade.

Uma formação com uma atual e necessária fusão pedagógica entre epidemiologia, estatística, código R e inteligência artificial.

 

O QUE VAI GANHAR?

 

No final do curso, será capaz de:

• Desenhar estudos epidemiológicos;
• Analisar dados em R (do básico ao avançado);
• Interpretar resultados com rigor;
• Trabalhar com modelos como regressão logística, linear, Poisson e Cox;
• Estimar medidas como o risco relativo, a razão de taxas de incidência, o odds ratio e o hazard ratio.

Mais importante: vai saber o que fazer com os resultados.

 

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O QUE VAI APRENDER

 

Aprendizagem prática desde o primeiro momento.

• Sessões presenciais com acompanhamento próximo;
• Trabalho contínuo em R Studio;
• Discussão real de resultados;
• Apoio direto de docentes durante as aulas.

Aqui não se aprende a clicar em menus.
Aprende-se a pensar, modelar e decidir.

 

PARA QUEM É

 

Este curso é para quem trabalha (ou quer trabalhar) com dados em saúde:

• Médicos e profissionais de saúde;
• Investigadores;
• Epidemiologistas;
• Analistas de ensaios clínicos;
• Profissionais da indústria farmacêutica e CROs;
• Estatísticos e economistas da saúde.

 

PORQUÊ R

 

Porque é livre, poderoso e cada vez mais essencial.

Ao contrário de outras ferramentas, o R permite:

• Flexibilidade na análise;
• Modelação avançada e criativa;
• Ligação à inteligência artificial;
• Reprodutibilidade científica de fácil adaptação.

 

E, sobretudo, independência.

 

A epidemiologia está a mudar.

A forma como analisamos dados também.

A questão é: vai acompanhar essa mudança?

 

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