Fundamentos de Data Science na saúde: aplicações com R

Crie novas perspetivas na sua carreira com esta formação única dada pela ENSP NOVA, que lhe abre as portas do futuro da saúde de precisão.

Descubra como o RStudio (POSIT^®) pode transformar sua maneira de interagir com dados, elevando a análise a novos patamares de eficiência e domine as práticas de machine learning com modelos preditivos que podem melhorar os cuidados prestados. Aprenda ainda a analisar dados de vida real e a dar-lhes vida com dashboards interativos, a colaborar em projetos complexos, a automatizar relatórios repetitivos e a integrar as mais-valias do ChatGPT4 no fluxo de trabalho para novos insights.

Com um foco totalmente prático, este curso é feito para os profissionais que querem seguir tendências e adquirir competências altamente procuradas no mercado de trabalho.

Se está pronto para ser pioneiro num mundo onde dados e saúde se cruzam, inscreva-se hoje e seja parte da revolução de dados na saúde.

O Curso Fundamentos de Data Science na saúde: aplicações com R 2024/2025 é uma formação única em Portugal, integrada na aposta da ENSP NOVA em desenvolver programas formativos inovadores na área de Digital Health.

Esta quinta edição visa apresentar o futuro da saúde de precisão, garantindo ao participante novas formas de analisar dados de vida real, colaborar em projetos complexos, automatizar relatórios repetitivos, dar vida a dados com dashboards interativos, criar relatórios automáticos, e ainda integrar o poder do ChatGPT4 no fluxo de trabalho para alcançar insights.

Tudo isto com a ajuda do RStudio (POSIT^®) – um software que permite transformar dados, elevando a eficiência e precisão com que são recolhidos, tratados e apresentados, dominar as práticas de machine learning e desenvolver modelos preditivos para melhoria de cuidados.

Com um foco totalmente prático, este curso é feito para aqueles que querem liderar tendências, adquirindo competências altamente procuradas no mercado de trabalho, permitindo:

• Compreender e aplicar boas práticas em R e RStudio e em projetos de ciência de dados
• Criar e personalizar relatórios profissionais em diversos formatos utilizando Quarto
• Manipular e explorar dados utilizando as ferramentas do tidyverse
• Construir visualizações de dados e mapas espaciais com ggplot2
• Aplicar métodos estatísticos e construir modelos inferenciais e preditivos em R
• Desenvolver, afinar e avaliar modelos de Machine Learning usando tidymodels
• Automatizar relatórios e criar dashboards, e usar ferramentas de controle de versão para colaboração em projetos.
• Realizar um projeto (capstone) de ponta a ponta e apresentar seus resultados, demonstrando suas competências em Data Science.

A quem se destina

A todos os interessados em aprofundar os seus conhecimentos em Data Science no setor da saúde, em particular, a profissionais de saúde (médicos, enfermeiros, técnicos de saúde, administradores hospitalares, economistas da saúde e gestores que querem liderar com base em dados do mundo real) e investigadores (incluindo estudantes de doutoramento, mestrado e pós-graduação).

Bolsas disponíveis

Este curso dispõe de Bolsas para incentivo à Qualificação/Atualização de competências no âmbito do Plano de Recuperação e Resiliência (PRR).

Ver condições de elegibilidade e participação aqui

O curso tem um formato blended learning com 2 sessões presenciais e 6 sessões online (assíncronas).

• 2 sessões presenciais a 21 de setembro e 16 de novembro (9h00 às 16h00)
• 6 sessões online (assíncronas) de 23 de setembro a 8 de novembro com módulos semanais (2 horas de aulas e 3 horas de trabalho autónomo)

Cada módulo é estruturado para fornecer ferramentas específicas e essenciais à prática de Data Science. O módulo de Machine Learning é dado por um investigador experiente nesses métodos, assegurando uma aprendizagem prática e profunda. Os alunos têm acesso exclusivo a um e-book com conteúdos das aulas e todo o repositório com código.

Cada participante terá a oportunidade de desenvolver e apresentar um projeto final (capstone) baseado em dados de mundo real, aplicando todos os conhecimentos adquiridos durante o curso, consolidando a teoria e a prática num contexto real. Todas as edições têm uma masterclass com um convidado do mundo empresarial com prática em Data Science.

Será dado em idiomas português e inglês. Para a participação no curso é exigido computador portátil com acesso a internet e software R Studio instalado (conhecimentos de programação não são necessários). Os alunos têm acesso exclusivo a um e-book com conteúdos das aulas e todo o repositório com código.

Programa

| 4 ECTS |

• M1: Fundamentos de Data Science em R . André Peralta Santos
• M2: Ferramentas de produtividade em Data Science . André Peralta Santos
• M3: Manipulação e exploração de dados . André Peralta Santos
• M4: Visualização de dados . André Peralta Santos
• M5: Inferência e modelos estatísticos . André Peralta Santos
• M6: Machine Learning com R . Manuel Ribeiro
• M7: Ferramentas avançadas de Data Science . André Peralta Santos e João Dionisio
• M8: Projeto Final (Capstone) . André Peralta Santos, João Dionisio
• Masterclass: Rui Barros, Jornal Público e Renato Ribeiro, Microsoft

Masterclass

• Data: 25 de outubro de 2024
• Horário: 14hs às 17hs
• Formato: Sessão aberta ao público
• Tema: Visualização de dados e GitHub em ambientes académicos e empresariais
• Objetivo: explorar como transformar dados complexos em informação através de convidados especiais do mundo empresarial (Rui Barros e Renato Ribeiro)

• Candidaturas: até 12 de julho de 2024

• Afixação de resultados: 15 de julho de 2024
• Matrícula: 26 de julho a 3 de agosto de 2024
• Início do curso: 21 de setembro de 2024
• Fim do curso: 16 de novembro de 2024

Como fazer a candidatura

As candidaturas devem ser efetuadas exclusivamente online, através do Portal de Candidaturas. 

Portal de Candidaturas

Consulte o Edital de Candidatura ao Curso.

Critérios de admissão:

• Licenciatura ou grau académico superior
• Atividade profissional ou académica na área da saúde
• Domínio da língua inglesa
• Ordem de inscrição

São admitidos até 35 alunos sendo 12 o número mínimo de participantes. São aceites até 5 inscrições suplentes por edição.

Para a participação no curso é exigido computador portátil com acesso a internet e software R Studio instalado (conhecimentos de programação não são necessários).

Investimento

Taxa de candidatura: 51 Euros (valor não reembolsável).

Propina: 500€

Está prevista a redução de 10% sobre o total do valor da propina para os membros da Associação Nacional de Médicos de Saúde Pública (ANMSP), da Associação Portuguesa de Economia da Saúde (APES) e da Associação Portuguesa de Desenvolvimento Hospitalar (APDH) os quais deverão anexar comprovativo da sua condição no processo de candidatura.

Este curso dispõe de Bolsas para incentivo à Qualificação/Atualização de competências no âmbito do Plano de Recuperação e Resiliência (PRR). Atribuindo até 35 bolsas num valor de 450 Euros.

Documentos importante para consulta:

Regulamento de bolsas

Edital de Bolsas

Bolsa Declaração

Secretariado do Curso

Helena Matos

+351 217 512 100

helena.matos@ensp.unl.pt