Pós-Graduação em Ciência de Dados em Biotecnologia (Bio-data analytics)

Esta é uma pós-graduação para o séc. XXI: rápida, intensa, focada no digital
2ª Edição | Início a 21 de fevereiro de 2025

Contactos

B. Escola Superior de Biotecnologia

Rua de Diogo Botelho 1327
4169-005 Porto
E-mail: biotecnologia@ucp.pt
Tel: 22 558 0000
Telemóvel/WhatsApp/Signal/Telegram: 93 201 1541
Youtube: www.youtube.com/biotecnacatolica
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Twitter: www.twitter.com/BiotecCatolica
Linkedin: www.linkedin.com/school/esb-ucp

Mais Informação

Créditos ECTS

20

Duração

6 meses

Língua

Português

Regime

Online

Início do curso

21 de fevereiro de 2025

Horário

As aulas decorrem às sextas-feiras das 14h30 às 18h30 e aos sábados das 9h00 às 13h00, em regime online, de duas em duas semanas.

Calendário

O curso inicia no dia 21 de fevereiro de 2025, com uma sessão de abertura onde será apresentado o cronograma completo.

Brochura

Apresentação

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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Curso apoiado pelo projeto Training for Resilience, financiado pela União Europeia (NextGenerationEU), Impulso Jovens STEAM e Impulso Adultos, no âmbito do Programa de Recuperação e Resiliência (PRR).

Para saber mais sobre o PRR, visite recuperarportugal.

PRR-RP-UE

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Créditos ECTS

20

Duração

6 meses

Língua

Português

Regime

Online

Início do curso

21 de fevereiro de 2025

Horário

As aulas decorrem às sextas-feiras das 14h30 às 18h30 e aos sábados das 9h00 às 13h00, em regime online, de duas em duas semanas.

Calendário

O curso inicia no dia 21 de fevereiro de 2025, com uma sessão de abertura onde será apresentado o cronograma completo.

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