Saúde e bem-estar
Pós-graduação
Pós-graduação em Bioestatística
Carga Horária: 420h

A Pós-graduação em Bioestatística foi desenvolvida para capacitar profissionais a aplicar ferramentas estatísticas e computacionais na análise de dados complexos, especialmente na área da saúde e biologia. O curso aborda a teoria e a prática por trás do Big Data e da Ciência de Dados, preparando os alunos para lidar com grandes volumes de informações e extrair insights valiosos para a tomada de decisões estratégicas. O objetivo é formar especialistas que dominem desde os fundamentos da estatística até as técnicas de inteligência de negócio e aprendizado de máquina.

A ementa do curso é abrangente e multidisciplinar, combinando módulos essenciais como Big Data e Ciência de Dados, Bioestatística e Estatística Básica. Além disso, o currículo inclui disciplinas que aprimoram o raciocínio lógico e analítico, como Lógica Matemática, Matemática Discreta, Métodos Quantitativos e Modelagem Matemática, garantindo uma base sólida para a resolução de problemas. Complementando a formação, o curso também aborda Pensamento Científico e Introdução à EAD, preparando o estudante para a pesquisa e o aprendizado contínuo.

Este curso é ideal para profissionais da área da saúde, biologia, farmácia, engenharia, agronomia e qualquer campo que necessite de análise de dados quantitativos. É destinado a quem busca uma transição de carreira para o mercado de dados ou aprofundar seus conhecimentos para assumir posições de liderança e maior impacto em suas áreas de atuação. Com uma metodologia flexível, é perfeito para quem precisa conciliar estudos com a rotina profissional, sem abrir mão da qualidade e do reconhecimento no mercado.

Introdução à EAD - 40h
Fundamentos teóricos e metodológicos da Educação a distância. Ambientes virtuais de aprendizagem. Histórico da Educação a Distância. Avaliação em ambientes virtuais de aprendizagem apoiados pela Internet.
Pensamento Científico - 40h
A ciência e os tipos de conhecimento. A ciência e os seus métodos. A importância da pesquisa científica. Desafios da ciência e a ética na produção científica. A leitura do texto teórico. Resumo. Fichamento. Resenha. Como planejar a pesquisa científica. Como elaborar o projeto de pesquisa. Quais são os tipos e as técnicas de pesquisa. Como elaborar um relatório de pesquisa. Tipos de trabalhos científicos. Apresentação de trabalhos acadêmicos. Normas das ABNT para Citação. Normas da ABNT para Referências.
Matemática Discreta - 40h
Contagem. Adição. Produto. Binômios. Triangulo de Pascal. Relações. Criptografia. Teoria dos números. Cripstossistema RSA. Teorema de Euclides. Módulo n. Teorema de Fermat. Equivalência de instruções. Lógica. Comprovação. Lei de Morgan. Tabelas-Verdade. Indução, Recursão. Inferência. Probabilidade. Seleção.
Lógica Matemática - 40h
Noções de lógica matemática. Definição das proposições e seus tipos. Estudo das operações lógicas, dos conectivos. Tabela-verdade. Tautologias. Contradições. Contingências. Implicação. Equivalência. Álgebra das proposições. Redução dos números conectivos. Formas normais. Princípio da dualidade. Definição dos argumentos válidos. Regras de inferência. Técnicas de validação. Definição de sentenças abertas e operações lógicas. Quantificadores e quantificação de sentenças abertas.
Modelagem Matemática - 40h
Introdução à Álgebra: Monômios e Polinômios. Equação do primeiro e segundo grau. Leitura e Interpretação de Gráficos. Função do primeiro e segundo grau. Elaboração e interpretação de gráficos lineares. Elaboração e interpretação de gráficos quadráticos. Introdução à Álgebra Vetorial. Matrizes e Determinantes. Razão, Proporção e Regra de Três. Sistemas de numeração. Álgebra Booleana. Princípio Fundamental da Contagem e Análise Combinatória.
Estatística Básica - 60h
Fases dos métodos estatísticos. Aplicação das variáveis. População e a amostra. Amostragem. Distribuição de frequências. Elementos da distribuição de frequências. Tipos de distribuição de frequências. Gráficos de distribuição de frequência. Média aritmética como medida de tendência central. Outras medidas de tendência central. Medidas separatrizes. Tipos de medidas de variação ou dispersão. Gráficos estatísticos. Diagramas. Outros tipos de gráficos. Gráfico polar, o cartograma e o pictograma.
Gestão de Serviços de Tecnologia Hospitalar - 60h
Tecnologias em saúde . Política nacional de ciência, tecnologia e inovação em saúde . Tipos e classificações das tecnologias em saúde . Ciclos de vida de uma tecnologia em saúde . Avaliação de tecnologias em saúde: ensaios clínicos . Métodos de avaliação de tecnologias em saúde . Avaliação de custos e impacto econômico . Bioética e tecnologias em saúde . Gestão de tecnologias em saúde . Tecnologias de alto custo e alta demanda . Tecnologias em saúde como ferramentas de gestão . Tecnologias da informação em serviços de saúde . Tecnologias na gestão hospitalar . Ações de manutenção . Gestão do risco e dos espaços em instituições de atendimento ambulatorial, de atendimento imediato, de reabilitação e de internação . Gestão do risco e dos espaços em setores de diagnóstico por imagem, anatomia patológica e patologia clínica .
Métodos Quantitativos - 40h
Conhecer os conceitos de estatística. Análise exploratória de dados. Teoria das probabilidades. Construção de amostragem e inferência.
Bioestatística - 60h
Conceitos fundamentais da estatística, variáveis contínuas e discretas. Fases do método ou trabalho estatístico. Medidas de precisão e arredondamento, amostras e amostragem. Distribuição de frequência. Apresentação tabular e gráfica. Medidas de tendência central e posicionamento. Medidas de dispersão. Noções de probabilidade. Distribuição normal. Intervalo de confiança e teste de hipóteses.
Big Data e Ciência de Dados - 60h
História e evolução do Big Data. Aplicabilidade das tecnologias de Big Data. Técnicas de visualização de dados. Onde aplicar Big Data. Conceitos e escopos da ciência de dados. Princípios e diferenças entre ciência de dados e big data. O papel e a importância do cientista de dados. Aplicações da ciência de dados. Processamento de grandes volumes de dados. Inteligência de negócio para Big Data. Bancos de dados para Big Data. Recuperação de informações. Técnicas de aprendizado de máquina. Gerência de dados e computação na nuvem. Bioinformática. Inovação tecnológica e novas tendências.

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