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
• Biólogos
• Químicos
• Físicos
• Matemáticos

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