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Disciplinas Transversais - Pós-Graduação

A Comissão de Pós-Graduação, através de seus programas e orientadores, convida a todos os alunos a participarem da disciplina oferecida de forma transversal para o primeiro semestre de 2021, como segue abaixo:

Disciplina: CX002 – Investigação em Ciências da Saúde – Turma A
Tema: Ciência e Visualização de Dados em Saúde
Número de Créditos: 4 (2 aulas por semana de 2 horas)
Carga horária: 60 horas
Dias de aula: Terças e Quintas, 16:00h-18:00h
Número de vagas: 30
Data de início: 16/03/2021, terça-feira, 16:00h

A matrícula na disciplina pode ser feita entre os dias 21 a 24 de março de 2021, no sistema de alteração de matrícula na área do aluno.

Os alunos interessados devem participar desde o primeiro encontro, anterior ao período de matrícula suplementar na DAC.
Página da disciplina: https://health-datasciviz.github.io/home/
O link do primeiro encontro: https://meet.google.com/xyo-ejvg-cxr
Google Classroom: https://classroom.google.com/c/MjY0NzUxOTQ4MzE2?cjc=cmu5fnx

Se você é aluno de pós-graduação da FCM e se interessa pela aplicação das técnicas de Ciência e Visualização de Dados em Saúde, convidamos você a se matricular na oferta especial da disciplina CX002 - Investigação em Ciências da Saúde para o primeiro semestre de 2021.

A análise computacional de dados em saúde tem crescido em relevância e impacto não apenas pelo desenvolvimento de estratégias e algoritmos, como também pela crescente quantidade de dados disponíveis.

O curso acomodará diferentes trilhas de aprendizado, possibilitando a participação e interação de alunos de saúde (e.g., medicina, farmácia, enfermagem), ciências exatas (e.g., computação, engenharias, matemática e estatística), e biologia. A disciplina contará ainda com diversos convidados, tais como especialistas em Bancos de Dados, Saúde Pública, Medicina, Enfermagem e Farmácia.

Este curso apresentará um panorama de todas as etapas do processo de descoberta de conhecimento:
1. estratégias de seleção de dados guiadas por perguntas de pesquisa;
2. técnicas de pré-processamento;
3. etapas típicas de transformação, incluindo anonimização de dados;
4. análise e mineração de dados;
5. interpretação e avaliação por meio de técnicas de visualização de dados. O curso adotará uma abordagem prática, com atividades e projeto, apresentação de ferramentas e seu uso na análise de dados.

Dentre os objetivos da disciplina destacam-se:
• Conhecer os princípios fundamentais da ciência em saúde e sua relação com a ciência dos dados.
• Conhecer os principais paradigmas de computational thinking aplicados à ciência dos dados (saúde).
• Saber identificar dados de diferentes naturezas.
• Conhecer técnicas básicas de mineração de dados.
• Saber identificar o melhor casamento entre os dados e a técnica a fim de responder uma pergunta de pesquisa.

A disciplina possibilitará avançar seu projeto de pesquisa usando técnicas de engenharia de dados e aprendizado de máquina, enquanto interage com pesquisadores das áreas de computação e estatística.

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