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Data Science: análises para saúde e medicina

Faz parte dos cursos de Data Science em Data Science. Discussões sobre esse curso

Estudando esse mês:

João Eduardo Ferreira de Lima Pedro Correia Pessano Rodrigo Cavalcante Michel SAYESO WAGNER SOUZA DOS SANTOS Augusto Estevão Monte

e mais 141 alunos(as)

Resumo do curso

  • Aprenda a buscar e questionar fontes de dados
  • Limpe, processe, analise, compare informações encontradas
  • Aprenda a importância de visualizações adequadas
  • Crie um espírito crítico ao levantar limitações em seus estudos de dados
  • Utilize o conhecimento de programação e dados na área de saúde
  • Utilize dados de fontes confiáveis como Johns Hopkins e a OMS
  • Entenda a dificuldade de alcançar dados estáveis durante um episódio de epidemia
  • Calcule taxas de letalidade

Público alvo

Profissionais da área de saúde que desejam entrar na área de dados e quem é da área de tecnologia e gostaria de ver aplicações de data science em contextos de saúde.

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Última atualização

29/03/2020

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Formação com esse curso

Instrutores

  • Guilherme Silveira

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    Guilherme co-fundou a Caelum, a Alura e o GUJ. Com mais de 15 anos de experiência no ensino de programação e habilidades digitais, coordena as equipes de produção de cursos na Alura. É tecnólogo com viés matemático e medalhista de ouro em competições nacionais de computação, representando o Brasil nos mundiais. Participante ativo da comunidade open source e de educação em tecnologia, autor de 7 livros da área.

Conteúdo Detalhado

  1. Dados e visualizações

    • Utilizando dados, do acesso ao gráfico
    • A importância de data visualization

  2. Time series, tortas e barras

    • Casos e novos casos e time series
    • Tortas ou barras para comparar valores
    • Resumo de visualizações

  3. Fontes de dados e letalidade

    • Fonte de dados
    • Fonte da john hopkins
    • Taxa de letalidade

  4. Histogramas e resumindo informações

    • A dificuldade de resumir informações
    • Atualizações durante epidemias
    • Histogramas e letalidade

  5. Comparações e análises

    • Comparando relatórios
    • Analisando datas diferentes

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