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: 2024
Créditos: 4
Número mínimo de alunos: 5
Número de alunos matriculados: 27
Idioma de oferecimento: Português
Tipo Oferecimento: Regular
Local Oferecimento:
Horários/Salas:
Docentes:
Reservas:
Hora | Segunda | Terça | Quarta | Quinta | Sexta | Sábado |
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