Avançar da leitura básica dos dados para a construção de análises mais complexas é o foco do terceiro módulo do curso Introdução à análise de dados para pesquisa no SUS, lançado hoje pelo Campus Virtual Fiocruz. Nesta etapa, os participantes passam a trabalhar com modelos estatísticos aplicados à saúde pública, ampliando a capacidade de interpretar relações, tendências e padrões nos dados utilizados em pesquisas, vigilância e avaliação de políticas no SUS. O módulo aprofunda conceitos fundamentais para quem precisa transformar informações em evidências qualificadas para a tomada de decisão em saúde. Agora o curso completo está no ar! Quase 10 mil pessoas já se inscreveram. Faça parte desta rede você também!
O curso completo é organizado em três módulos e tem carga horária total de 50h. Ele foi desenvolvido numa parceria entre o Campus Virtual Fiocruz, o Programa de Computação Científica da Fiocruz (Procc/Fiocruz) e o Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde (Cidacs/Fiocruz Bahia).
A formação é aberta a todos os interessados em se aprofundar na análise de dados no contexto da saúde pública, mas voltada especialmente para profissionais do SUS e estudantes de graduação e pós-graduação em saúde. Seu objetivo é apresentar conceitos básicos de modelos estatísticos aplicados à saúde pública, com ênfase no uso de ferramentas de software livre, e desenvolver boas práticas de visualização de dados. A proposta é instrumentalizar quem trabalha com dados do SUS - como registros de atendimento, vigilância epidemiológica, cadastros e outros - para transformar grandes volumes de informação em evidências úteis para gestão, políticas públicas e pesquisa.
A velocidade das transformações tecnológicas nessa área ampliou ainda mais seu impacto na sociedade. Métodos avançados de ciência de dados, como aprendizado de máquina e modelagem estatística, permitem análises mais complexas e rápidas, favorecendo respostas oportunas a desafios emergentes. Isso fortalece não apenas a pesquisa em saúde, mas também a capacidade do SUS, melhorando a qualidade do atendimento e reduzindo desigualdades. Nesse contexto, formar profissionais aptos a lidar com dados torna-se essencial para impulsionar a inovação e ampliar os benefícios sociais em saúde.
O curso tem a coordenação acadêmica de Alexandra Ribeiro Mendes de Almeida, do Procc/Fiocruz, e Carlos Antonio de Souza Teles Santos, do Cidacs/Fiocruz Bahia.
"Introdução à análise de dados para pesquisa no SUS" integra o Programa de Formação em Ciência de Dados e Informações em Saúde para o SUS e é a terceira formação da série. Os dois primeiros cursos já lançados são Introdução à Saúde Digital e Informação para o SUS: políticas e sistemas, que seguem com inscrições abertas.
Programa de Formação em Ciência de Dados e Informações em Saúde para o SUS
O Programa de Formação em Ciência de Dados e Informações em Saúde para o SUS é desenvolvido pela Fundação — sob a coordenação da VPEIC, através do Campus Virtual — e o Ministério da Saúde, por meio do DataSUS/Seidigi/MS, e conta com a participação da Cinco/VPEIC/Fiocruz, o Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde, do Instituto Aggeu Magalhães (Cidacs/IAM/Fiocruz Bahia), a Fiocruz Ceará, o Programa de Computação Científica (Procc/Fiocruz), a Escola Nacional de Saúde Pública Sergio Arouca (Ensp/Fiocruz), o Instituto de Comunicação e Informação Científica e Tecnológica em Saúde (Icict/Fiocruz), e ainda com outras unidades da Fundação e instituições de ensino e pesquisa.
Seu objetivo é qualificar profissionais de saúde para atuar na gestão e análise de dados para o SUS, bem como oferecer a estudantes de graduação e pós-graduação da saúde os temas da informação e ciência de dados, relacionando e aplicando o conhecimento profissional aos princípios da análise de dados e informações em saúde. A iniciativa prevê a elaboração e publicação de outros cursos de qualificação profissional sobre a temática, uma especialização e ainda disciplinas transversais para programas de pós-graduação da Fiocruz.
Conheça a estrutura do curso e inscreva-se! Ele tem carga horária de 50 horas e um total de três módulos.
Módulo 1 – Lógica e Linguagem de Programação
Aula 1 – Introdução à Lógica de Programação
Aula 2 – Introdução à Linguagem de Programação
Módulo 2 – Estatística Descritiva e Comunicação de Resultados
Aula 1 – Análise exploratória e descritiva
Aula 2 – Formas de visualização de dados e métodos analíticos
Módulo 3 – Modelos estatísticos
Aula 1 – Inferência Estatística
Aula 2 – Modelos Estatísticos: lineares e não lineares
Aula 3 – Dados com estruturas de dependência: Multiníveis, Séries Temporais e Sobrevida
Aula 4 – Aplicação dos modelos estatísticos
