MACHINE LEARNING E DATA SCIENCE NA SAÚDE. aprendendo a usar as ferramentas da inovação sem precisar programação

Tamanho: px

Começar a partir da página:

Download "MACHINE LEARNING E DATA SCIENCE NA SAÚDE. aprendendo a usar as ferramentas da inovação sem precisar programação"

Sara Canto
4 Há anos
Visualizações:

1 MACHINE LEARNING E DATA SCIENCE NA SAÚDE aprendendo a usar as ferramentas da inovação sem precisar programação

2 ü Comece a usar a ciência de dados em seus projetos rapidamente ü Conquiste a nuvem com suas próprias ferramentas de Machine Learning ü Conheça um banco de dados que é considerado o estado-da-arte nos EUA ü Sem precisar programar, aprenda a usar os diferentes algoritmos ü Com este curso, a sua empresa estará atualizada para utilizar as ferramentas mais modernas de tecnologia da informação e começar a inovar.

3 Duração: 16h (3 aulas presenciais) Público-alvo: Executivos, gerentes e analistas que trabalham com análise de dados. Pré-Requisitos: Gostar de analisar dados. Não precisa programar, só clicar. Cada aluno deverá levar o seu notebook para trabalharmos de forma efetiva para os negócios da sua empresa. Investimento: Valor : R$1.800,00 descontos especiais para professores e ex-alunos

4 Aula 1 Café com Teoria: Introdução ao Aprendizado de Máquina na Saúde 45 min Experimento: Colab, Bibliotecas e Plataformas - Como escolher e ter acesso? Prática: Fundamentos para Conquistar a Nuvem Tutorial: Escolha Sua Própria Aventura com Tableau 45 min PROGRAMA Dinâmica (Parte 1): Storytelling com Dados Aula 2 Dinâmica (Parte 2): Apresentação de Resultados Contando Estórias Toolbox: Fundamentos de Machine Learning com Dataiku 2 hr Experimento Prático: Decision Tree vs. Random Forest vs. Neural Networks Conteúdo On-line: Dia de Demonstração Vídeo: Machine Learning sem Programação Dinâmica On-Line: Meu Primeiro Projeto de Data Science com Orange Leitura: Avaliando Resultados da Regressão e Classificação Experimento: Processamento de Linguagem Natural Aula 3 Dinâmica: Aprendizado Não Supervisionado com Clusters Aula Teórica: Metodologia Científica e Machine Learning Dia de Demonstração (Parte 1): Pitch Dia de Demonstração (Parte 2): Apresentação de Resultados e Encerramento Carga Horária 16 hr

5 RESULTADOS Nossos ex-alunos têm relatado suas experiências e resultados com os nossos cursos. "Genial! O conteúdo é muito bem feito, as aulas são práticas e hoje tenho domínio total dos dados do meu projeto." - Camila G. "O curso foi muito importante para o meu crescimento profissional. Os professores são muito bem preparados. O local é confortável e seguro. Recomendo a todos. " - Stephani L. "Depois deste curso, meu entendimento sobre a informática na saúde fez a diferença na minha carreira, não vejo a hora para fazer os próximos módulos" - Leandro B. O curso foi fantástico! Caroline. L. Depois que fiz o curso minhas ideias decolaram e hoje a I.A. virou realidade nos meus negócios Rodrigo S.

Certificado Executivo em Gestão e Liderança pela Sloan Management School do MIT e Especialização em Gestão da Mudança pela Harvard Business School.

6 Instrutores Prof. Tiago Andres Vaz Prof. Henrique Dias Pereira dos Santos Mestre em Pesquisa Clínica pelo HCPA, Doutorando em Epidemiologia na Faculdade de Medicina da UFRGS, Bacharel em Ciência da Computação pela PUC-RS, MBA pela ESPM, Certificado Executivo em Gestão e Liderança pela Sloan Management School do MIT e Especialização em Gestão da Mudança pela Harvard Business School. Mestre em Sistemas de Informação pelo Programa de Pós-Graduação em Computação da UFRGS e doutorando no Grupo de Processamento da Linguagem Natural na PUC-RS. Mais de 25 anos de experiência no desenvolvimento de software para assistência, ensino e pesquisa na saúde. Trabalha como Assessor de TI do Hospital de Clínicas de Porto Alegre e atua como consultor e investidor em empreendimentos de transformação digital, telemedicina e inovação na saúde. Bacharel em Ciência da Computação pela UFRGS. Atualmente trabalha com o tema Detecção de Eventos Adversos em Prontuários Eletrônicos e com a Classificação de Scores de Comorbidade em colaboração com o Grupo Hospitalar Conceição.

Documentos relacionados

INFORMAÇÃO SISTEMAS DE INFORMAÇÃO

CENTRO DE TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO SISTEMAS DE INFORMAÇÃO CENTRO DE TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO Os cursos do Centro de Tecnologia da Informação da Universidade Positivo preparam para as novas exigências do