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Bate papo sobre Machine Learning e Data Science em Saúde

    • 05/14/2019 at 08:00 p.m.
    • Recorded on May 14, 2019, 8 p.m.
    • 18 views
Description

Bate papo com o Instrutor sobre o evento que ocorrerá nos dias 8 e 15 de junho.

Machine Learning e Data Science em Saúde: utilizando ferramentas inovadoras sem programação.

 

Turma com apenas 14 vagas!

Dias 8 e 15 de junho, sábado -  9h às 17h30

Carga Horária: 16h

Com Tiago Andres Vaz, 25 anos na área de Tecnologia da Informação (TI)  hospitalar e da saúde, com ênfase no desenvolvimento de sistemas e produtos de tecnologia voltados para assistência do paciente, gestão, ensino, pesquisa e inovação.

 

APRESENTAÇÃO

A oportunidade é voltada para profissionais que manipulam planilhas e bancos de dados e que desejam aprender a usar a Inteligência Artificial aplicada na Saúde.

O curso será dinâmico, teórico-prático, com acesso ao ambiente do professor na nuvem.

Você aprenderá a analisar dados sem programação, interpretando e avaliando resultados obtidos pela Inteligência Artificial. em experimentos realizados durante o curso.

Participe do nosso DATATHON* EM SAÚDE, realizado durante o curso. Analise um banco de dados aberto com diferentes algoritmos de Machine Learning, sem que seja necessário conhecer linguagem de programação.

Se você tem necessidade de organizar dados a partir de planilhas e bancos de dados para a obtenção de informações estratégicas na área da Saúde, esse curso é para você! 

Traga o seu notebook e instale um programa de código-aberto (software livre) para começar a usar a Inteligência Artificial. 

Com este curso, você estará atualizado para utilizar as ferramentas mais modernas de tecnologia da informação e começar a inovar em seus negócios.

* DATATHON é um desafio na aplicação de ferramentas que permite trabalhar em tempo real com as informações estruturadas (Big Data) e as informações não estruturadas 

 

CONTEÚDO 

Introdução ao Aprendizado de Máquina aplicadas à área da Saúde:  

   - Bibliotecas e Plataformas - Como escolher e ter acesso?

   - Fundamentos para Conquistar a Nuvem (1);

   - Teoria Básica sobre Machine Learning. 

 

Vamos Praticar:

 - Acessando e Preparando Minhas Planilhas de Dados;

 - Criando Gráficos e Dashboards, conhecendo o Tableau (2);

 - Meu Primeiro Projeto de Data Science com Dataiku (3).

 - Storytelling com Dados:

 

Método do Arco-Narrativo;

 - Apresentação de Resultados Contando Estórias;

 - Business Pitch com Dados.

 - Usando a Inteligência Artificial

 - Matriz de Custos na Saúde com Google Colab (4);

 - Software Livre:  Orange Machine Learning e Data Mining (5);

 - Aprendizado Não Supervisionado com Clusters.

 - Encerramento Especial: Datathon em Saúde

 - Regressão Logística vs. Random Forest vs. Neural Networks;

 - Processamento de Linguagem Natural;

 - Metodologia Científica e Machine Learning.

 

AWS - Infraestrutura computacional de alta performance disponibilizada pelo curso junto com a Amazon Web Services. (2) Tableau - Programa poderoso que produz produtos de visualização de dados interativos focados em business intelligence. (2) Dataiku - software colaborativo de ciência de dados para grandes volumes de dados; (3) Colab - Plataforma de data science do Google (4) Orange -  kit de ferramentas livres com código aberto para visualização e análise de dados, aprendizado de máquina e mineração de dados.   

 

INSTRUTOR:

Cientista da Computação pela Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUC-RS); Pós-Graduado na Sloan School of Management do Massachusetts Institute of Technology (MIT); MBA Executivo pela Escola Superior de Propaganda e Marketing (ESPM); Educação Executiva em Gestão da Mudança na Harvard Business School (HBS); Aluno do Doutorado do Programa de Pós-Graduação em Epidemiologia da Faculdade de Medicina da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS). 

Atualmente é assessor da presidência do Hospital de Clínicas de Porto Alegre e atua como consultor e investidor em empreendimentos de transformação digital,telemedicina e inovação na saúde;

Experiência recente : Governança de dados, planejamento estratégico e plano diretor de TI; Gestão da mudança; Negociação com clientes e fornecedores; Liderança de equipes técnicas; Projetos de desenvolvimento e manutenção de sistemas de informação; Mapeamento e análise de processos de negócio; Suporte, operação e serviços de TI e Comunicação; Pesquisa e desenvolvimento de produtos; Aquisições de produtos e serviços;

Áreas de estudo: projetos de inovação, gestão de talentos, métodos ágeis, lean product development, marketing, automação, telecomunicações, big data, computação em nuvem, segurança da informação, DevOps, SOA, desenvolvimento JAVA, mobilidade e projetos de migração de software;

Vivência no exterior, com trabalhos realizados para empresas multinacionais nos Estados Unidos, na Europa, na Ásia e na América Latina; Longa experiência trabalhando para o Governo Federal, Estados e Municípios, com projetos realizados em todo o Brasil

 

Category Technology
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  • Egrégora Inteligência

    Governança de Dados, Gestão da Informação, Educação, Tecnologia e Business Intelligence.

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