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PUC Minas Virtual

Healthcare Analytics

Healthcare Analytics

Área de conhecimento:

Descrição


Cada vez mais as empresas reconhecem a importância de conhecer formas eficientes e econômicas de aproveitar grandes quantidades de dados de saúde para gerar insights e promover ganhos tanto de qualidade quanto financeiro na prestação de serviços. Nesse sentido, este curso apresenta aos alunos conceitos e técnicas de analytics e tem um papel estratégico na formação profissional de quem almeja uma carreira que tenha algum vínculo com a área de saúde. Ele é fundamentado para estabelecer as bases de uma jornada de dados de saúde e para fornecer conhecimentos e habilidades necessárias para trabalhar na área como analista de dados. Ele traz uma visão geral da gestão em saúde, as tendências na área e as possibilidades de inovação na gestão dos serviços com o uso de dados.  

Faz abordagem sobre os conceitos, os tipos e padrões de dados relacionados à saúde e forma de descrevê-los como modelos que organizam conceitos e facilitam a computação. Apresenta, também, toda a complexidade de trabalhar no processamento dos diferentes tipos de dados para ajudar nas decisões. Apresenta, na unidade mais extensa do curso, os conceitos e técnicas para a análise desses dados, envolvendo, por exemplo, visualização de informação, estatística e aprendizagem de máquina. 

O curso transcorre de forma prática envolvendo o uso de várias ferramentas analíticas, apresentação de cases, palestras e propostas de soluções para desafios apresentados por empresas parceiras do curso. Através do desenvolvimento de habilidades analíticas, técnicas, de resolução de problemas e profissionais, o aluno poderá realizar um trabalho que impacte e promova a qualidade na prestação de serviços de saúde.

INVESTIMENTO

20 x R$ 290,00 (ou R$ 5.800,00)

POLÍTICA DE DESCONTO

Para saber mais sobre nossa política de desconto, clique aqui.

OBJETIVOS​

Competências a serem desenvolvidas:

- Identificar e compreender as diversas perspectivas da Ciência de Dados na área da saúde e verificar seus impactos em novos projetos;

- Compreender questões conceituais, padrões e práticas relacionadas ao tratamento de dados de saúde, bem como elaborar e executar os processos de governança e gestão de dados para garantir a qualidade dos mesmos;

- Conhecer as principais ferramentas e tecnologias relacionadas às soluções de Ciência de Dados e suas aplicações processo decisório na gestão em saúde;

- Projetar, desenvolver e gerenciar soluções inovadoras de ciência de dados na área de saúde;

- Atuar forma empreendedora na criação de novos negócios, utilizando os conceitos e as técnicas aprendidos no curso;

- Prospectar tendências em Ciência de Dados na área de saúde.

Áreas de atuação do egresso:

O especialista em Healthcare Analytics poderá atuar na área de saúde como Analista de Dados (Data Analyst) e, também, nas mais diversas áreas que demandam conhecimentos de ciência de dados e em diversos papéis como: cientista de dados, engenheiro de IA, Gerente de Projetos de Análise de Dados entre outros. Além disso, ele poderá atuar nos mais diversos tipos de projetos inovadores em TI e em Healthcare.

Conheça mais sobre o Mercado, oportunidades e carreira AQUI.

A QUEM SE DESTINA

Profissionais com formação superior:

- Atuantes na área de gestão da saúde ou áreas afins;

- Que atuam no mercado em projetos relacionados a inovação transformação digital;

- Que já atuam em projetos relacionados a análise e gestão de dados e que queiram complementar e aperfeiçoar seus conhecimentos na área de gestão de dados aplicados na área de saúde.

NÚCLEO GESTÃO DE DADOS

A área de processamento e análise de dados é vasta e aplicável em diversos contextos. A PUC Minas oferece uma gama de cursos voltados a perfis diferenciados de profissionais e demandas do mercado. Este curso faz parte do Núcleo de Gestão de Dados que faz convergência entre diversas disciplinas. Cada aluno tem uma necessidade específica e o objetivo é atender a todos. 

O quadro a seguir apresenta a estrutura dos cursos e suas disciplinas dentro do Núcleo de Gestão de Dados.

Conheça os outros cursos do Núcleo de Gestão de Dados: 




Confira as ementas AQUI.

​PROJETO INTEGRADO 

Além da aprovação nas disciplinas, o aluno deverá obter, no mínimo, 70 de um total de 100 pontos, no desenvolvimento de um Projeto Integrado na área do curso.

O Projeto Integrado é entendido como mais uma oportunidade que o aluno tem de colocar em prática, de forma interdisciplinar, os conhecimentos adquiridos nas disciplinas da especialização. Este modo de trabalho torna o aluno apto a se certificar das habilidades desenvolvidas ao longo do curso, todas diretamente relacionadas ao perfil acadêmico e profissional almejado no seu início.

O objetivo deste trabalho é fazer com que o participante:

- Explore e consolide os conhecimentos adquiridos no curso;

- Desenvolva sua capacidade e autoconfiança nas soluções de problemas;

- Desenvolva sua capacidade e habilidade de comunicação;

- Produza um documento técnico-científico de qualidade e que reflita um tema relevante na área. 


O trabalho consiste no desenvolvimento de um projeto de caráter interdisciplinar e multidisciplinar na área de conhecimento do curso. O projeto deverá ser de cunho prático e será desenvolvido seguindo o planejamento definido pelo professor responsável. 

Para a realização do projeto, o professor apresentará aos alunos um plano de trabalho com definições sobre como o trabalho será conduzido, produtos a serem entregues, composição de grupos de alunos e as formas e critérios de avaliação. 

O professor responsável pelo projeto acompanha a turma para o esclarecimento de eventuais dúvidas, nos fóruns de discussão. Todas as orientações de procedimento, que dizem respeito ao planejamento e execução do projeto, bem como as formas e critérios de avaliação serão disponibilizadas aos alunos por meio de textos e/ou vídeos.

REQUISITOS ACADÊMICOS

​​​​​- Possuir diploma de curso de graduação (reconhecido pelo Ministério da Educação);

- Preencher os requisitos básicos de formação de acordo com a necessidade de cada curso.

INSCRIÇÃO / MATRÍCULA

Para fazer a sua inscrição, você deverá acessar: vemprapuc.pucminas.br, preencher seus dados e efetuar o pagamento da primeira parcela. Após esse procedimento, você receberá um e-mail com o link para fazer upload de seus documentos e emitir a declaração de inscrição. 

Documentos necessários (não precisam ser autenticados): 

- Diploma ou certificado de conclusão da graduação (frente e verso);

- Documento oficial de identificação (frente e verso)


ATENÇÃO:

1. A documentação deverá ser digitalizada e enviada, via upload no link recebido pelo e-mail, após o pagamento do valor referente à matrícula (1ª parcela do Curso). 

2. O processo de inscrição e matrícula fica condicionado à entrega da documentação exigida e o pagamento da primeira mensalidade.

3. Todas as etapas do processo de inscrição serão informadas por e-mail.

4. Confirmação dos cursos: Até 01/03/2021

5. Envio de login e senha: 10/03/2021

6.Início das aulas dos cursos que forem confirmados: 15/03/2021

Clique aqui para ter acesso ao contrato de prestação de serviços educacionais.

OBSERVAÇÃO

Informamos que não assinamos e nem autorizamos a realização de nenhum tipo de prática de estágio no decorrer dos cursos de Pós-graduação a distância.

CORPO DOCENTE

O corpo docente é formado, na sua maioria, por mestres e doutores, especialistas nas suas áreas de atuação.

Todos os professores possuem grande experiência na área de Gestão e Análise e/ou na área de Saúde em empresas de diversos segmentos e portes variados.

Alguns professores do corpo docente: 

Arthur de Assis Silva


Bacharel em Sistemas de Informação e mestre em Ciência da Computação (Otimização e Inteligência Computacional) pela Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP).
Fui professor por dois anos na UFOP, lecionando as disciplinas de programação e computação evolucionária.
Atualmente sou um dos sócios da A3Data e Tech Lead em Data & ML Engineering. Idealizador do framework Hermione.


Currículo Lattes: http://lattes.cnpq.br/1035231844702567 

LinkedinLinkedin : https://www.linkedin.com/in/arthur-de-assis-silva/

Cristiane Neri Nobre

Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Ouro Preto (1996), mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Minas Gerais (1998) e doutorado em Bioinformática pela Universidade Federal de Minas Gerais (2007). É professora Adjunto IV do Instituto de Ciências Exatas e Informática da Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais e atua como docente permanente no Programa de Pós-Graduação em Informática (nível 4 da CAPES). Seus principais interesses de pesquisa são: Bioinformática; Interação Humano-Computador; Acessibilidade; Aprendizado de Máquina; Mineração de Dados; Mineração da Experiência do usuário em Redes Sociais; Design Emocional para Sistemas de Computação Social. Informática na Saúde.


Currículo Lattes: http://lattes.cnpq.br/6608329267627163 

Geraldo José Coelho Ribeiro

Mestre em Saúde Pública com área de concentração em Epidemiologia e graduado em Medicina pela Universidade Federal de Minas Gerais. Possui especialização em Medicina do Adolescente pela Faculdade de Ciências Médicas de Minas Gerais e aperfeiçoamento em Gestão de Projetos pelo Instituto de Educação Tecnológica. É profissional certificado em Tecnologia da Informação e Comunicação em Saúde pela Sociedade Brasileira de Informática em Saúde. Atua profissionalmente como consultor nas seguintes áreas do conhecimento: inovação, saúde digital, educação na saúde, planejamento estratégico e gestão de projetos. Atualmente é professor da Faculdade de Ciências Médicas de Minas Gerais, da Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais, da Faculdade Unimed e do Sistema Sescoop-MG.

Currículo Lattes: http://lattes.cnpq.br/2644641272621993

Linkedin: https://www.linkedin.com/in/geraldoribeiro/

Hugo de Paula Bastos

Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Minas Gerais (1998), mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Minas Gerais (2000) e doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Minas Gerais (2004). Atualmente é professor adjunto IV da Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais, membro do Departamento de Ciência da Computação, onde leciona nos cursos de Engenharia de Software, Engenharia de Computação e Sistemas de Informação. Durante o Doutorado, trabalhou no Human Information Systems Laboratory do Advanced Telecomunications Institute International (ATR), no Japão, participando do projeto Cognitive Systems, coordenado pelo Prof. Eric Vatikiotis-Bateson. Atua nas áreas de recuperação de informação, processamento de sinais multimídia, computação musical, inteligência artificial e mineração de dados.

Currículo Lattes: http://lattes.cnpq.br/0010858860721392

Izabella Bauer de Assis Cunha


Mestre em Ciência da Informação, com ênfase em Gestão & Tecnologia da Informação e Comunicação, na Escola de Ciência da Informação (ECI) da UFMG. Cursou o Programa de Pós-graduação no Mestrado Acadêmico em Administração na linha de pesquisa de Inovação e Conhecimento pela PUC-Minas, Graduada em Gestão da Tecnologia da Informação pela UNI-BH, e Pós-Graduada em Gestão Estratégica da Informação pela Escola de Ciência da Informação (ECI) da UFMG. Atualmente CTO e Head de Engenharia de Dados na A3Data, com experiência em metodologia ágil, inovação e estratégia. Professora de diversos cursos de Pós-Graduação na PUC Minas.

Currículo Lattes: http://lattes.cnpq.br/8356942163055850

Janice Rocha Carvalho Carneiro


Especialista Gestão Estratégica de Processos de Negócios. Coach sistêmico.  Analista de negócios e processos. Professora IEC/PUC Minas, Possui experiência de mais de 15 anos na área de Tecnologia da Informação.



Linkedin: https://www.linkedin.com/in/janicecarneiro/ 

Leandro Heringer


Doutorando em Administração (PUC Minas). Coordenação Assessoria de Comunicação da Secretaria de Estado de Saúde de Minas Gerais (SES/MG). Especialista em Comunicação e Gestão Empresarial (PUC Minas). 



Currículo Lattes: http://lattes.cnpq.br/1109830886532466

Patricia de Oliveira

Mestranda em Mestrado Profissional em Gestão de Serviços de Saúde, com graduação em Farmácia pelaUniversidade Federal de Minas Gerais (UFMG) e Especialização em Saúde Pública pela Faculdade de Farmácia (UFMG), Especialização em Saúde da Família pela Escola de Enfermagem (UFMG), Especialização em Gestão da Assistência Farmacêutica (UFSC) e Especialização em Gestão de Políticas de Saúde Informadas por Evidências (Instituto Sírio Libanês). É Servidora Pública da Secretaria de Estado de Saúde de Minas Gerais (SES/MG) lotada no Núcleo de Atendimento da Judicialização da Saúde, onde foi assessora-chefe. Foi membro do Câmara Técnica de Direito Sanitário e da Câmara Técnica de Assistência Farmacêutica do Conselho Nacional de Secretários de Saúde e do Conselho de Secretarias Municipais de Saúde de Minas Gerais (CONASS e COSEMS/MG) e Comitê de Saúde do Tribunal de Justiça do Estado de Minas Gerais. É Coordenadora de Assistência Farmacêutica da Superintendência Regional de Saúde de Belo Horizonte e foi Diretora do Componente Especializado da Assistência Farmacêutica de Minas Gerais.

 
Currículo Lattes: http://lattes.cnpq.br/2340286028281266


Priscila de Jesus Papazissis Matuck

Especialista em Business Intelligence, Analytics e IA com 21 anos de experiência no mercado de tecnologia da informação, atuando nos segmentos da indústria, tecnologia, educação e saúde. Atualmente coordeno a área de Data e Analytics da Unimed-BH e os cursos de Gestão Estratégica e Análise de Dados e Analytics e Business Intelligence da PUC-MG. Sou professora da pós graduação e orientadora de trabalhos de conclusão de curso (PUC-MG). Já gerenciei projetos de grande porte em SAP-BW e Qlikview, sendo também líder de equipes com foco em resultados. Mestre em Administração pela Universidade FUMEC e bacharel em Ciência da Computação também pela Universidade FUMEC.


Currículo Lattes: http://lattes.cnpq.br/2694162154907325

Otaviano Francisco Neves



Possui graduação em Estatística pela Universidade Federal de Minas Gerais (1996), mestrado em Estatística pela Universidade Federal de Minas Gerais (2001) e doutorado em Tratamento da Informação Espacial pela Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais (2015). Atualmente é professor da Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais.


Linkedin: https://www.linkedin.com/in/otaviano-f-neves-678a3615/ 

Currículo Lattes: http://lattes.cnpq.br/5361851552053609

Sheila Mara Oliveira Dias

Mestre em administração, possui MBA em gestão de projetos de TI e é graduada em ciência da computação pela PUC Minas. Possui experiência de mais de 15 anos no mercado de Business Intelligence, em empresas no setor de telecomunicação, saúde, bancário, construção civil, mineradoras, dentre outras. Possui experiência de mais de 10 anos no setor acadêmico lecionando disciplinas de BI e banco de dados.


 

Currículo Lattes: http://lattes.cnpq.br/6167595463666567

Vinícius Pereira de Souza

Graduado em Medicina pela Universidade Federal de Minas Gerais (1995); Especializações em Anestesiologia (1998) e Terapia Intensiva (2000); Mestrado em Medicina (Cirurgia Cardiovascular) pela Escola Paulista de Medicina - Universidade Federal de São Paulo (2010); MBA pela Fundação Dom Cabral (2012) e Pós-MBA pela Kellogg School of Management - EUA (2012); Doutor em Administração pela PUC-Minas. Atualmente é Coordenador do Serviço de Anestesiologia da Rede Mater Dei de Saúde e Professor do Curso de Medicina da PUC-Minas.


Currículo Lattes: http://lattes.cnpq.br/2644641272621993

Linkedin: https://www.linkedin.com/in/vin%C3%ADcius-p-souza-94788829/

Tadeu dos Reis Faria


Mestre em Engenharia Elétrica (2002) (Linha de pesquisa Engenharia de Software) pela Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais (PUC Minas). Possui especialização em Gestão Estratégica em Marketing (1999) com ênfase em database marketing pela PUC Minas. É Bacharel (1983) em Ciência da computação pela UFMG. Atualmente é professor, parte do corpo docente dos cursos de especialização de Banco de Dados, Arquitetura de Software Distribuído, Business Intelligence e analytics, Ciência de Dados e Big Data e Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina. É responsável pela coordenação pedagógica das especializações presenciais e EAD de Arquitetura de Software Distribuído e Ciência de Dados e Big data e Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina. Possui mais de 20 anos de experiência atuando em grandes corporações nos mais diversos tipos de projetos de desenvolvimento de software, de banco de dados e de análise de dados. Atua nas áreas de banco de dados, engenharia de software, business intelligence, ciência de dados, inteligência artificial e aprendizado de máquina.


Currículo Lattes: http://lattes.cnpq.br/4715899882511307

Linkedin:  https://www.linkedin.com/in/tadeufaria/

Zenilton Kleber Gonçalves do Patrocínio Júnior

Possui graduação em Ciência da Computação pela UFMG em 1989, graduação em Administração de Empresas pela FUMEC em 1989, mestrado e doutorado em Ciência da Computação pela UFMG em 1993 e 2005, respectivamente. Atualmente é Professor Adjunto IV da Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais (PUC Minas), sendo professor permanente do Programa de Pós-graduação em Informática (PPGInf) e de diversos cursos de graduação e pós-graduação lato sensu da PUC Minas. Foi coordenador do curso de Engenharia de Computação no período de 2006 a 2008, membro de seu colegiado de coordenação didática no período de 2009 a 2011 e, atualmente, atua como membro de seu núcleo docente estruturante (NDE).

Currículo Lattes: http://lattes.cnpq.br/8895634496108399


Obs.: Caso haja alguma alteração no corpo docente, a modificação será devidamente informada em nosso site.

Coordenador(es):