Conteúdo Programático
1.Introdução à Ciência de Dados: Compreender os princípios fundamentais da ciência de dados, incluindo coleta, limpeza e análise de dados.
2.Fundamentos Estatísticos: Aprender os conceitos básicos de estatística que são essenciais para a análise de dados, incluindo medidas descritivas, inferência estatística e testes de hipóteses.
3.Técnicas de Análise de Dados: Explorar diferentes métodos de análise de dados, como regressão, análise de cluster e modelagem preditiva, com foco em suas aplicações na saúde.
4.Visualização de Dados: Desenvolver habilidades em técnicas de visualização de dados, utilizando visualização em Python/R, para comunicar insights de forma clara e eficaz.
5.Estudo de Casos Reais: Analisar estudos de casos práticos que ilustram como a ciência de dados pode resolver desafios específicos na área da saúde, como otimização de processos, predição de doenças e análise de eficácia de tratamentos.
6.Experiência Prática com Ferramentas: Proporcionar aos participantes a oportunidade de trabalhar com ferramentas de ciência de dados (como Python e R) e aprender a manipular e analisar conjuntos de dados reais.
7.Ética e Privacidade: Discutir a importância da ética e da privacidade no uso de dados de saúde, incluindo questões de consentimento e segurança dos dados.
2.Fundamentos Estatísticos: Aprender os conceitos básicos de estatística que são essenciais para a análise de dados, incluindo medidas descritivas, inferência estatística e testes de hipóteses.
3.Técnicas de Análise de Dados: Explorar diferentes métodos de análise de dados, como regressão, análise de cluster e modelagem preditiva, com foco em suas aplicações na saúde.
4.Visualização de Dados: Desenvolver habilidades em técnicas de visualização de dados, utilizando visualização em Python/R, para comunicar insights de forma clara e eficaz.
5.Estudo de Casos Reais: Analisar estudos de casos práticos que ilustram como a ciência de dados pode resolver desafios específicos na área da saúde, como otimização de processos, predição de doenças e análise de eficácia de tratamentos.
6.Experiência Prática com Ferramentas: Proporcionar aos participantes a oportunidade de trabalhar com ferramentas de ciência de dados (como Python e R) e aprender a manipular e analisar conjuntos de dados reais.
7.Ética e Privacidade: Discutir a importância da ética e da privacidade no uso de dados de saúde, incluindo questões de consentimento e segurança dos dados.