Esta é uma pós-graduação para o séc. XXI: rápida, intensa, focada no digital – e pensada para quem quer tirar partido da inteligência artificial para desenvolver ferramentas avançadas de apoio ao diagnóstico e tratamento médico através do processamento de dados.
A ciência de dados é uma disciplina que utiliza métodos estatísticos, computacionais e matemáticos para extrair conhecimento e insights a partir de grandes conjuntos de dados. Na biotecnologia a ciência de dados é aplicada para acelerar a descoberta de novas terapias, melhorar a eficácia de tratamentos, otimizar processos de diagnóstico clínico e melhorar processos de produção de produtos biológicos, entre muitos outros.
O principal objetivo desta pós-graduação é preparar profissionais para a análise de grande volume de dados através de técnicas de cura, tratamento, processamento e análise digital de sinal, machine learning (aprendizagem computacional), familiarização com ferramentas para extração, pré-processamento e exploração de dados biológicos e ainda a criação de interfaces utilizador/máquina. É esta combinação ímpar que dotará os participantes e as suas organizações de valor competitivo, quer na tomada de decisões quer nos processos de análise de dados para posterior tomada de decisão.
NOTA: Esta pós-graduação requer conhecimentos mínimos de programação de computadores (como Python, Matlab, C++ ou Rust).
Áreas de Estudo
O programa curricular permite obter conhecimentos sólidos em digitalização de informação, tratamento e construção de bases de dados, processamento e análise digital de sinal, técnicas de aprendizagem computacional (machine learning) e criação de interfaces utilizador/máquina.
Competências
Criar sistemas de cura, tratamento, processamento e análise de dados
Utilizar ferramentas para extração, pré-processamento e exploração de dados biológicos
Criar modelos descritivos e preditivos de sistemas biológicos e biotecnológicos
Desenvolver interfaces utilizador-máquina
Destinatários
Esta pós-graduação é útil para numerosas áreas de atividade e interesse:
Engenheiros de software e sistemas biológicos
Analistas de business intelligence
Arquitetos ou engenheiros de infraestruturas de big data
Técnicos de pesquisa em epidemiologia molecular e genética estatística
Técnicos de pesquisa translacional em bioinformática e biosensores
Consultores/assessores de informática em saúde
Técnicos de sistemas de aquisição de dados médicos
Técnicos de análise de dados médicos em bases de dados relacionais
Responsáveis da produção de sistemas médicos
Responsáveis da engenharia de produto e engenharia de processos
Auditores de sistemas da qualidade de software médico
Curso apoiado pelo projeto Training for Resilience financiado pela União Europeia (NextGenerationEU) no âmbito do Impulso Jovens STEAM e Impulso Adultos do Programa de Recuperação e Resiliência (PRR). Para saber mais sobre o PRR visite recuperarportugal.gov.pt.