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Data Science e Informática em Saúde

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Data Science e Informática em Saúde

Duração: 12 meses

Titulação: Pós-Graduação

O curso visa ampliar o conhecimento e o potencial dos participantes a cerca das estruturas de dados e informática aplicadas à Área da Saúde. O programa do curso traz técnicas e ferramentas para busca e análise de fontes e dados confiáveis, de modelagem e implementação de sistemas massivo de dados e uso de inteligência artificial.

Conheça nosso modelo de ensinar

Gestão da Segurança da Informação (ISO 27001 e 27002)

Visão geral da segurança da informação, mecanismos de autenticação, segurança física e lógica, controle de acesso.

Big Data Analytics

Evolução no tratamento dos diferentes modelos de bancos de dados.

Computação forense

Ciência, investigação e perícia forense computacional.

Para quem esse curso é indicado

Profissionais graduados nas áreas da Saúde, Gestão & Negócios ou TI & Computação. Os profissionais pós-graduados em Data Science e informática em saúde estarão aptos atuar em Startups que trabalham com tecnonologia, departamento de TI e Planejamento Estratégico de empresas da área.

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Módulos

  • Visão geral da segurança da informação, mecanismos de autenticação, segurança física e lógica, controle de acesso.
  • Protocolos de aplicação usados para transmissão segura de dados: secure sockets layer (SSL/TLS).
  • Ferramentas e ataques: programas de varredura, crackers de senha, sniffers, vulnerabilidades em sistemas operacionais, tipos de ataque, ataques comuns em redes.
  • Plataformas e metodologias de auditoria e segurança: análise de riscos, testes de invasão; Introdução aos sistemas de detecção de intrusão.
  • Configuração de firewall.
  • Introdução às redes privadas virtuais (VPN).
  • Definição e histórico.
  • Mineração de dados.
  • Evolução no tratamento dos diferentes modelos de bancos de dados.
  • Big Data: definição, características e gerenciamento.
  • Do processo de coleta ao processamento e a geração de conhecimento e sabedoria.
  • Novos tipos de dados em Big Data: semi e não estruturados.
  • Tratamento e gerenciamento.
  • Tecnologias Fundamentais para Big Data: Infra-estrutura e interfaces.
  • Desafios estruturais.
  • Fundamentos do Ecossistema Hadoop (Map Reduce, Data Lake, HDFS).
  • Ciência, investigação e perícia forense computacional.
  • Atos Ilícitos e Crimes Eletrônicos.
  • Coleta de dados voláteis.
  • Técnicas de Segurança Computacional.
  • Gestão de Segurança da Informação.
  • Fundamentos da biometria.
  • Auditoria em Sistemas de Informação.
  • Uso de Ferramentas Forenses Livres.
  • Identificação de Crimes no meio digital.
  • Lei Carolina Dieckmann.
  • Laudo pericial.
  • Legislação da Profissão.
  • A Carreira de Perito na Área de Informática.

Professor: Ricardo Andrian Capozzi

  • Conceito de tecnologias em saúde.
  • Soluções tecnologicas em saúde, novos equipamentos, robótica.
  • Medicina integrada, gestão da informação e da eficiência, sistemas de gestão médica, segurança da informação, emponderamento e fidelização dos pacientes, mapeamento genético, inteligência artificial.
  • Monitoramento de pacientes à distâcia, adesão aos tratamentos, tipos de sensores, inteligência de leitos.
  • Princípios básicos da experiência de usuário aplicados no desenvolvimento de iniciativas de inteligência artificial.
  • Comportamento do consumidor e fundamentos em metodologia de pesquisa, desenho centrado no usuário e estratégias para a divisão de tarefas humano-máquina.

Professor: Roberto Kalili e Gabriela Oliveira Biondi

  • Telemedicina e Telessaúde.
  • Segurança Digital e Regulamentação em Telemedicina.
  • Ecossistema de saúde e a telemedicina.
  • Telemedicina e as especialidades médicas.
  • A prática da teleconsulta.
  • Aplicativos de uso médico em saúde.
  • Aplicabilidade e perspectivas futuras da telemedicina.
  • Questões éticas na informática em saúde.
  • Classificações, terminologias clínicas e Ontologias.
  • Arquivamento de informações.
  • Transmissão e Comunicação de dados.
  • Segurança e privacidade do paciente.
  • Organizações envolvidas nos padrões estabelecidos em saúde (ISO, ABNT, OMS, SUS, HL7, Agência Nacional de Saúde Suplementar e organizações profissionais).
  • Conceito de modelos computacionais in silico e visão geral sobre as ferramentas computacionais.
  • Modelagem molecular, triagem virtual, triagem virtual inversa, acoplamento molecular, modelagem comparativa.
  • Modelos QSAR, SAR, QM/MM, De novo e ADMET.
  • Experiências na unidade ampliando suas redes e seus conhecimentos, sendo compostas por três encontros: problematização, viagem e plenária.
  • A problematização é uma importante metodologia de aprendizagem da era do conhecimento, por meio da qual o aluno, em grupos de trabalho, vai identificar as questões chave do problema.
  • Na viagem o aluno aprender explorando as softs skills, desenvolvendo a inovação, criatividade e descobrindo os conhecimentos por meio de uma outra perspectiva.
  • Por fim, a plenária, conduzida por um expert, é o momento de sistematização do conteúdo.
Veja o programa completo

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Um Ecossistema para uma formação única

Nossa missão é criar uma conexão com todas as pessoas que pensam sobre educação, favorecendo o aprendizado, a troca e o crescimento.

No nosso ecossistema, o aluno está no centro das atividades, por meio de uma comunidade de aprendizagem que une infraestrutura, metodologia e instituições de renome nacional e internacional.

Ainda ficou com dúvidas sobre o nosso curso?

Em regra, os cursos de pós-graduação lato sensu possuem 360h.

Como exceção temos os cursos:

  • Clínicas Médicas de Pequenos animais: Práticas profissionais que possui 800h;
  • Aprimoramento profissional- clínica médica de pequenos animais com 3560H;
  • Anestesiologia de pequenos animais: Práticas profissionais que possui 424h;
  • Aprimoramento profissional- Anestesiologia de pequenos animais: com 3560H.

O tempo mínimo de integralização é de 2 semestres. Para o curso de Aprimoramento profissional: clínica médica de pequenos animais, o tempo mínimo de integralização é de 4 semestres.

Com cursos em todas as áreas do conhecimento, a nossa pós-graduação tem modelo híbrido, ou seja, promove a interconexão dos ambientes digitais e presenciais garantindo uma experiência integrada, flexibilizando caminho, tempo e lugar de aprendizagem.

É um curso ofertado no ambiente digital, focado no desenvolvimento de competências para atender às exigentes demandas do mercado de trabalho e conferem certificações ao aluno.

Sim, você pode cursar o Nanodegree como curso livre, escolhendo-o de acordo com o seu interesse e necessidade e ainda utilizá-lo para dispensar conteúdo do seu próximo curso.

O nanodegree possui carga horária de 30h.

Como o curso é híbrido, além de acessar o ambiente digital o aluno participará de experiências na unidade ampliando suas redes e seus conhecimentos. Estas experiências serão compostas por três encontros: problematização, viagem e plenária.

Problematização: é uma importante metodologia de aprendizagem da era do conhecimento, por meio da qual o aluno, em grupos de trabalho, vai identificar as questões chave do problema.

Viagem: é uma forma de aprender explorando as softs skills, desenvolvendo a inovação, criatividade e descobrindo os conhecimentos por meio de uma outra perspectiva.

Plenária: Conduzida por um expert, é o momento de sistematização do conteúdo, encerrando o Nanodegree Experience.

Os professores que atuarão no ambiente digital têm encontros síncronos, mas que não são aulas. Eles apoiam e orientam os alunos, sanando as dúvidas e apoiando no percurso de aprendizagem.

Os encontros são de 2h/a semanais. O dia da semana depende do curso que você está matriculado.

Já a sua participação nos encontros síncronos é facultativa e não gera controle de presença. Contudo, este é um momento importante para interagir com os demais alunos e com o professor que está no ambiente digital.

Você poderá realizar a avaliação integrada (AI), na data prevista no calendário do curso.

Não teremos o entrega de Trabalho de Conclusão de Curso para os cursos de pós-graduação lato sensu.

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