Unicamp Diretoria Acadêmica

CX006 - Ciência e Visualização de Dados em Saúde - 1S/2023 Imprimir

Pós-Graduação

Informações da disciplina

Ementa:

Curso com base interdisciplinar que acomoda diferentes trilhas de aprendizado, possibilitando a participação e interação de alunos de ciências exatas (e.g., computação, engenharias, matemática e estatística), saúde (e.g., medicina e farmácia) e biologia. Apresenta um panorama de todas as etapas do processo de descoberta de conhecimento, com aplicações no contexto da saúde: (1) estratégias de seleção de dados guiadas por perguntas de pesquisa; (2) técnicas de pré-processamento; (3) etapas típicas de transformação; (4) análise e mineração de dados; (5) interpretação e avaliação por meio de técnicas de visualização de dados. O curso adota uma abordagem prática com apresentação de ferramentas e seu uso na análise de dados, bem como atividades e um projeto em que interagem alunos de ciências exatas e saúde/biologia. Durante todo o curso, são tratadas especificidades de domínio da ciência de dados no contexto da saúde.

Bibliografia:

Consoli, Sergio, Diego Reforgiato Recupero, and Milan Petkovic (2019). Data Science for Healthcare. Springer International Publishing. James, G., Witten, D., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2000). An introduction to Statistical Learning. Springer. Munzner, Tamara (2014). Visualization Analysis and Design. CRC Press. Piateski, Gregory, and William Frawley (1991). Knowledge discovery in databases. MIT press. Shortliffe, E. H., & Cimino, J. J. (Eds.). (2014). Biomedical Informatics - Computer Applications in Health Care and Biomedicine. London: Springer London.

Ano de Catálogo: 2023

Créditos: 4

Turma: A Vagas: 30

Número mínimo de alunos: 5

Número de alunos matriculados: 12

Idioma de oferecimento: Português

Tipo Oferecimento: Regular

Local Oferecimento:

Horários/Salas:

  • Terça 16:00 - 18:00
  • Quinta 16:00 - 18:00

Docentes:

  • Andre Santanche

Reservas:

Não possui reservas.

Horários

Hora Segunda Terça Quarta Quinta Sexta Sábado
07:00
08:00
09:00
10:00
11:00
12:00
13:00
14:00
15:00
16:00 A - A -
17:00 A - A -
18:00
19:00
20:00
21:00
22:00
23:00

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