Curta e Média Duração

Fluência em Dados

Seja capaz de utilizar os dados da saúde de forma eficiente para a aplicação em tomada de decisões estratégicas!

28 horas
EAD síncrono

Tudo o que você precisa saber sobre o curso Fluência em Dados

Em um mercado cada vez mais digitalizado e orientado por dados, a capacidade de interpretar indicadores e transformar informações em decisões estratégicas tornou-se uma necessidade. No contexto da saúde, é fundamental que existam profissionais preparados para lidar com o grande volume de informações geradas diariamente.

Para apoiar esse desenvolvimento, a Faculdade Unimed oferece o curso Fluência em Dados, que capacita os participantes em estatística, ciência de dados e inteligência artificial aplicados à saúde, preparando-os para analisar e interpretar dados, gerir indicadores e apoiar decisões estratégicas no setor.

Duração de 28 horas

Estude online de onde estiver

Conteúdo dinâmico e transformador

Certificado gratuito

Para quem é esse curso?

O curso Fluência em Dados é ideal para gestores, analistas e profissionais administrativos da área da saúde interessados em desenvolver um domínio dos dados e da sua aplicabilidade.

O que você vai aprender

  • Análise de dados e construção de indicadores estratégicos para a gestão em saúde.
  • Utilização de bancos de dados oficiais e ferramentas analíticas para embasar decisões.
  • Aplicação de metodologias de inteligência artificial e ciência de dados para gerar insights e aprimorar a qualidade assistencial e gerencial.

AULA INAUGURAL- duração de 2h, a ser realizada através da aula síncrona.

 

     Noções de Estatística e Dados Nathália Barbosa Souza e Silva

  • Introdução à Estatística Geral: conceitos básicos e terminologias fundamentais.
  • Aplicação prática da estatística na saúde: coleta, organização, análise e interpretação de dados.
  • Literacia em Dados: compreendendo, interpretando e utilizando informações baseadas em dados na tomada de decisões.
  • Ferramentas e metodologias para o uso ético e eficiente de dados estatísticos.
  • Estudos de caso: exemplos reais de aplicação da estatística na resolução de problemas em saúde pública e gestão hospitalar.

Gestão de Indicadores em Saúde Priscila Paolinelli

  • Conceitos principais sobre indicadores de saúde: definição, tipos e importância na avaliação de sistemas de saúde.
  • Análise de indicadores-chave: morbidade, mortalidade, indicadores de qualidade, eficiência e equidade.
  • Construção e monitoramento de Dashboards para gestão de indicadores.
  • Ciclo de vida dos indicadores de saúde: coleta, análise, disseminação e utilização.
  • Estudos práticos: interpretação de indicadores para melhoria de processos e resultados em saúde.

     Ciência de Dados e Analytics em Saúde Cláudia Koeppel Berenstein

  • Introdução à Ciência de Dados: fundamentos e conceitos aplicados ao setor de saúde.
  • Data Analytics em Saúde: coleta, organização e análise de grandes volumes de dados.
  • Métodos analíticos: análise descritiva, preditiva e prescritiva.
  • Visualização de dados para saúde: ferramentas e melhores práticas para comunicar insights.
  • Integração de dados clínicos e administrativos para apoio à gestão e melhoria no atendimento ao paciente.
  • Estudos de caso: aplicações de analytics em saúde, hospitais e programas preventivos.

     Bancos de Dados Oficiais da Área da Saúde Renata G. Vieira de Souza Pimentel

  • Reconhecimento e compreensão dos principais bancos de dados públicos em saúde:
  • – DATASUS, IBGE, Organização Mundial da Saúde (OMS) e outras bases relevantes.
  • Extração de dados de sistemas oficiais para análise crítica e operacional.
  • Limitações e desafios no uso de bancos de dados oficiais: lacunas, qualidade e atualizações.
  • Aplicação prática: análise de dados retirados de uma base oficial com foco em um problema real de saúde.

     Liderança e Colaboração em Dados de Saúde Sandra Cristina Martins de Mesquita

  • O papel do líder em ambientes orientados por dados em saúde.
  • Habilidades-chave de liderança para análise e integração de dados no contexto de saúde.
  • Organização e gestão de equipes multidisciplinares: articulação entre analistas, gestores e profissionais de saúde.
  • Comunicação de dados e insights para tomada de decisão estratégica.
  • Estudos de caso: exemplos de liderança em projetos baseados em dados em organizações de saúde.

     Inteligência Artificial Aplicada à Saúde – Fernando Biscione

  • Fundamentos da Inteligência Artificial (IA) e sua aplicação no setor de saúde.
  • Aprendizado de máquina (machine learning) e aprendizado profundo (deep learning) na análise de dados clínicos.
  • Sistemas de suporte à decisão clínica: IA para diagnósticos, predição de riscos e gestão de tratamentos.
  • Ética em IA aplicada à saúde: privacidade, segurança de dados e impacto em equipes de saúde.
  • Casos práticos: ferramentas baseadas em IA no suporte à saúde, telemedicina e hospitais.
  • Perspectivas futuras: avanços e tendências na aplicação da IA em saúde.

 

AULA DE ENCERRAMENTO- duração de 2h, a ser realizado através da aula síncrona.

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