MACHINELEARNINGEDATASCIENCENASAÚDE

aprendendoausarasferramentasdainovaçãosemprecisarprogramação

ü  Comeceausaraciênciadedadosemseusprojetosrapidamente

ü  ConquisteanuvemcomsuasprópriasferramentasdeMachineLearning

ü  Conheçaumbancodedadosqueéconsideradoo“estado-da-arte”nosEUA

ü  Semprecisarprogramar,aprendaausarosdiferentesalgoritmos

ü  Comestecurso,asuaempresaestaráatualizadaparautilizarasferramentasmaismodernasdetecnologiadainformaçãoecomeçarainovar.

Duração:16h(3aulaspresenciais)Público-alvo:Executivos,gerenteseanalistasquetrabalhamcomanálisededados.Pré-Requisitos:Gostardeanalisardados.Nãoprecisaprogramar,sóclicar.Cadaalunodeverálevaroseunotebookparatrabalharmosdeformaefetivaparaosnegóciosdasuaempresa.Investimento:ValorTotal:R$1.800,00–descontosespeciaisparaprofessoreseex-alunos

PROGR

AMA

Aula1CafécomTeoria:IntroduçãoaoAprendizadodeMáquinanaSaúde 45minExperimento:Colab,BibliotecasePlataformas-Comoescolhereteracesso? 1hrPrática:FundamentosparaConquistaraNuvem 30minTutorial:EscolhaSuaPrópriaAventuracomTableau 45minDinâmica(Parte1):StorytellingcomDados 1hr

Total 4hrAula2Dinâmica(Parte2):ApresentaçãodeResultadosContandoEstórias 1hrToolbox:FundamentosdeMachineLearningcomDataiku 2hrExperimentoPrático:DecisionTreevs.RandomForestvs.NeuralNetworks 1hr

Total 4hrConteúdoOn-line:DiadeDemonstraçãoVídeo:MachineLearningsemProgramação 30minDinâmicaOn-Line:MeuPrimeiroProjetodeDataSciencecomOrange 1hr30minLeitura:AvaliandoResultadosdaRegressãoeClassificação 30minExperimento:ProcessamentodeLinguagemNatural 1hr30min

Total 4hrAula3Dinâmica:AprendizadoNãoSupervisionadocomClusters 1hrAulaTeórica:MetodologiaCientíficaeMachineLearning 30minDiadeDemonstração(Parte1):Pitch 1hr30minDiadeDemonstração(Parte2):ApresentaçãodeResultadoseEncerramento 1hr

Total 4hrCargaHoráriaTotal 16hr

"Genial!Oconteúdoémuitobemfeito,asaulassãopráticasehojetenhodomíniototaldosdadosdomeuprojeto."-CamilaG.

"Ocursofoimuitoimportanteparaomeucrescimento

profissional.Osprofessoressãomuitobempreparados.Olocaléconfortáveleseguro.Recomendoatodos."-StephaniL.

"Depoisdestecurso,meuentendimentosobreainformáticanasaúdefezadiferençanaminhacarreira,nãovejoahorapara

fazerospróximosmódulos"-LeandroB.

“Ocursofoifantástico!”–Caroline.L.

“DepoisquefizocursominhasideiasdecolaramehojeaI.A.virourealidadenosmeusnegócios”–RodrigoS.RE

SULTAD

OS

Nossosex-alunostêmrelatadosuasexperiênciaseresultadoscomosnossoscursos.

Prof.TiagoAndresVazMestreemPesquisaClínicapeloHCPA,Doutorandoem Epidemiologia na Faculdade de Medicina daUFRGS, Bacharel em Ciência da Computação pelaPUC-RS, MBA pela ESPM, Certificado Executivo emGestão e Liderança pela SloanManagement SchooldoMITeEspecializaçãoemGestãodaMudançapelaHarvardBusinessSchool.Maisde25anosdeexperiêncianodesenvolvimentode software para assistência, ensino e pesquisa nasaúde.TrabalhacomoAssessordeTIdoHospitaldeClínicas de Porto Alegre e atua como consultor einvestidor em empreendimentos de transformaçãodigital,telemedicinaeinovaçãonasaúde.

Instrutores

Prof.HenriqueDiasPereiradosSantosMestreemSistemasdeInformaçãopeloProgramadePós-Graduação em Computação da UFRGS edoutorando no Grupo de Processamento daLinguagemNaturalnaPUC-RS.Bacharel em Ciência da Computação pela UFRGS.AtualmentetrabalhacomotemaDetecçãodeEventosAdversos em Prontuários Eletrônicos e com aClassificação de Scores de Comorbidade emcolaboraçãocomoGrupoHospitalarConceição.