A Dedika é uma plataforma para aprender na prática: seja a montar uma proposta comercial, tornar-se manicure ou usar uma ferramenta nova, por exemplo. Independentemente do objetivo, o melhor conteúdo sobre o tema já existe. O problema é que, muitas vezes, está noutro idioma, é caro, está disperso, não tem exercícios para praticar ou vem em cursos demasiado longos para quem tem uma rotina apertada. Por isso, a Dedika criou um método próprio: procuramos esse material onde estiver, organizamos o que faz sentido para o seu objetivo, revemos com apoio de especialistas disponíveis para esclarecer dúvidas e criamos práticas para aprender fazendo. É você o mais importante na sua jornada e ninguém a conhece melhor: escolha o conteúdo e a duração do curso, se vai aprender com ou sem internet e no formato que preferir. Pode ser em vídeo, texto, áudio ou resumo. Do seu jeito, só com o que faz sentido para você. Aqui, cada momento de dedicação conta mais e chega mais rápido ao que realmente importa.

Os cursos são compostos pelos melhores conteúdos do mundo sobre o tema: vídeos, áudios, artigos e livros. Todo esse conteúdo vem com resumos, podcasts (para livros e artigos) e transcrições (para vídeos e áudios). Você escolhe como prefere consumir o conteúdo. Cada material tem perguntas específicas para reforçar o conhecimento. Além disso, o curso é composto pelos capítulos que você escolher, permitindo estudar apenas o que interessa. No final de cada capítulo, há um projecto prático relacionado à sua profissão para praticar o que aprendeu.

Os nossos cursos incluem um resumo no final de cada capítulo, do qual pode baixar um PDF e imprimir.

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Curso de Health Analytics

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Curso de Health Analytics

Para todos os níveis

Curso de Health Analytics

Name: Curso de Health Analytics
Price: 57000 AOA
Rating: 4 (5 reviews)

Domine todo o espetro da análise de saúde — desde a governação de dados e métodos estatísticos até à aprendizagem automática e gestão da saúde populacional. Este curso equipa os profissionais de saúde e analistas com as competências técnicas e os quadros estratégicos necessários para transformar dados de saúde complexos em decisões que melhoram os resultados dos doentes e o desempenho organizacional.

Dedika para empresas

O que vai aprender:

Construirá uma base sólida em tipos, fontes e governação de dados de saúde antes de avançar para métodos estatísticos, desenhos de estudos epidemiológicos e técnicas de modelação preditiva. Aprenderá a avaliar a qualidade dos dados, aplicar algoritmos de aprendizagem automática a conjuntos de dados clínicos e avaliar a equidade dos modelos em subgrupos de doentes. O curso abrange a visualização de dados de saúde, conceção de painéis de indicadores e redação de relatórios analíticos para diversos públicos interessados. Explorará também a gestão da saúde populacional, a análise de melhoria da qualidade e as métricas de desempenho financeiro dos cuidados de saúde. No final, concluirá projetos aplicados que demonstram competência analítica de ponta a ponta e produzirá resultados prontos para o portefólio.

Como estuda de forma prática Curso de Health Analytics

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Para si que é empresa e quer formar a sua equipa

Na Dedika para empresas, o curso inclui exercícios e exemplos adaptados ao seu próprio negócio e às necessidades da sua empresa.

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Conteúdo do curso

8 Capítulos • 39 AulasDuração entre 4 e 360 horas (você decide)

Capítulo 1Ver detalhes

Fundamentos da Análise de Saúde

Aula 1 • Definição de Análise de Saúde
Estabelece o que é a análise de saúde, os seus subdomínios e a sua distinção da análise de dados geral. Fundamenta o capítulo em contextos reais de cuidados de saúde.
Aula 2 • Ecossistema de Dados de Saúde
Mapeia as fontes, formatos e fluxos de dados de saúde nos vários contextos de prestação de cuidados. Liga as origens dos dados ao valor analítico a jusante.
Aula 3 • Maturidade Analítica nos Cuidados de Saúde
Introduz modelos de maturidade que avaliam as capacidades analíticas de uma organização. Permite que os formandos identifiquem lacunas e priorizem melhorias.
Aula 4 • Funções nas Equipas de Análise de Saúde
Identifica funções profissionais, responsabilidades e padrões de colaboração nas equipas de análise. Prepara os formandos para se posicionarem nas estruturas organizacionais.

Capítulo 2Ver detalhes

Tipos e Fontes de Dados de Saúde

Aula 1 • Avaliação da Qualidade dos Dados
Fornece quadros para avaliar a completude, exatidão e consistência dos dados de saúde. Equipa os formandos para documentar e corrigir problemas de qualidade.
Aula 2 • Dados Não Estruturados e de Texto
Examina notas clínicas, resumos de alta e relatórios de imagem como ativos analíticos. Apresenta técnicas de extração para conteúdo não estruturado.
Aula 3 • Dados de Registo e de Saúde Pública
Analisa registos de doenças, sistemas de vigilância e bases de dados de saúde populacional. Demonstra como os dados externos enriquecem a análise interna.
Aula 4 • Dados Administrativos e Financeiros
Explora dados de sinistros, faturação e ciclo de receitas utilizados em análises populacionais e de custos. Liga os dados financeiros às métricas de qualidade e utilização.
Aula 5 • Dados Clínicos Estruturados
Abrange diagnósticos codificados, procedimentos, resultados laboratoriais e sinais vitais armazenados em formatos estruturados. Liga a estrutura dos dados à viabilidade de consulta e análise.

Capítulo 3Ver detalhes

Gestão e Governação de Dados de Saúde

Aula 1 • Metadados e Catalogação de Dados
Apresenta normas de metadados e ferramentas de catálogo que tornam os dados de saúde detetáveis e reutilizáveis. Apoia definições de dados consistentes em toda a organização.
Aula 2 • Gestão do Ciclo de Vida dos Dados
Traça o percurso dos dados desde a criação até ao arquivo e eliminação, enfatizando as políticas de retenção. Garante que os formandos conseguem gerir os dados de forma responsável ao longo de todo o seu ciclo de vida.
Aula 3 • Conformidade Regulamentar na Análise de Dados
Analisa regulamentos de dados de saúde, requisitos de consentimento e obrigações de auditoria que afetam o trabalho analítico. Prepara os formandos para construir pipelines analíticas conformes.
Aula 4 • Princípios de Privacidade e Segurança
Abrange os direitos de privacidade do doente, métodos de desidentificação e controlos de segurança para dados de saúde. Liga as obrigações regulamentares ao tratamento prático de dados.
Aula 5 • Fundamentos de Governação de Dados
Define estruturas de governação, políticas e mecanismos de responsabilização para dados de saúde. Estabelece a base para todas as práticas subsequentes de gestão de dados.

Capítulo 4Ver detalhes

Métodos Estatísticos para Dados de Saúde

Aula 1 • Probabilidade e Inferência
Apresenta conceitos de probabilidade, testes de hipóteses e intervalos de confiança em contextos de saúde. Liga a inferência estatística à tomada de decisão baseada em evidências.
Aula 2 • Estatística Descritiva em Cuidados de Saúde
Abrange medidas de tendência central, dispersão e forma da distribuição para variáveis de saúde. Constrói o vocabulário quantitativo necessário para todas as análises subsequentes.
Aula 3 • Análise de Regressão para Resultados de Saúde
Constrói modelos de regressão linear e logística para prever e explicar resultados de saúde. Apresenta diagnósticos de modelo e verificação de pressupostos.
Aula 4 • Análise Comparativa e de Correlação
Aplica testes-t, testes de qui-quadrado e medidas de correlação para comparar grupos de saúde. Permite que os formandos detetem diferenças e associações significativas.
Aula 5 • Análise de Sobrevivência e de Tempo até ao Evento
Abrange curvas de Kaplan-Meier, testes de log-rank e regressão de Cox para dados de tempo até ao evento. Aborda a censura e as suas implicações para a investigação em saúde.

Capítulo 5Ver detalhes

Métodos Epidemiológicos em Análise de Dados

Aula 1 • Avaliação de Testes de Rastreio e Diagnóstico
Aplica sensibilidade, especificidade e valores preditivos para avaliar testes de diagnóstico. Liga as métricas de desempenho dos testes aos limiares de decisão clínica.
Aula 2 • Delineamentos de Estudos Epidemiológicos
Compara delineamentos de coorte, caso-controlo, transversal e experimental para dados de saúde. Orienta a seleção do delineamento adequado para cada questão analítica.
Aula 3 • Viés, Confundência e Causalidade
Identifica viés de seleção, viés de informação e confundência em dados de saúde observacionais. Apresenta quadros de inferência causal para rigor analítico.
Aula 4 • Medidas de Frequência de Doença
Define incidência, prevalência, taxas de mortalidade e o seu cálculo a partir de dados de saúde. Liga as medidas de frequência à monitorização da saúde populacional.
Aula 5 • Medidas de Associação e Impacto
Calcula risco relativo, odds ratio e frações atribuíveis a partir de conjuntos de dados de saúde. Permite a quantificação das relações exposição-resultado.

Capítulo 6Ver detalhes

Modelação Preditiva e Aprendizagem Automática

Aula 1 • Clustering e Segmentação
Usa k-médias, clustering hierárquico e modelação de tópicos para segmentar populações de doentes. Apoia estratégias de gestão de cuidados e alocação de recursos.
Aula 2 • Fundamentos de Aprendizagem Automática
Apresenta paradigmas de aprendizagem supervisionada, não supervisionada e por reforço em cuidados de saúde. Estabelece a base conceptual para todas as secções de modelação subsequentes.
Aula 3 • Avaliação e Equidade de Modelos
Avalia o desempenho do modelo usando métricas clínicas e avalia a equidade algorítmica entre subgrupos. Prepara os formandos para implementar modelos equitativos e fiáveis.
Aula 4 • Modelos de Classificação para Risco Clínico
Aplica árvores de decisão, florestas aleatórias e gradient boosting para classificar o risco do doente. Abrange estratégias de afinação de hiperparâmetros e validação cruzada.
Aula 5 • Modelos de Regressão e Previsão
Estende a regressão a modelos regularizados e de séries temporais para previsão de resultados de saúde. Liga os resultados da previsão às decisões de planeamento operacional.

Capítulo 7Ver detalhes

Visualização e Reporte de Dados de Saúde

Aula 1 • Redação de Relatórios Analíticos
Estrutura relatórios analíticos escritos com sumários executivos, métodos, resultados e recomendações. Alinha o formato do relatório às necessidades das partes interessadas e aos prazos de decisão.
Aula 2 • Comunicação de Incerteza e Risco
Apresenta intervalos de confiança, intervalos de previsão e pontuações de risco visualmente para públicos não técnicos. Desenvolve competências para uma comunicação analítica transparente e honesta.
Aula 3 • Princípios de Visualização de Dados de Saúde
Estabelece princípios de codificação visual, lógica de seleção de gráficos e normas de acessibilidade para dados de saúde. Fundamenta todo o trabalho de visualização subsequente em melhores práticas de design.
Aula 4 • Dashboards Clínicos e Operacionais
Constrói dashboards interativos para qualidade clínica, fluxo de doentes e KPIs operacionais. Liga o design do dashboard aos fluxos de trabalho de decisão dos utilizadores finais.
Aula 5 • Visualizações de Saúde Populacional
Cria mapas, linhas de tendência e gráficos estratificados para exibir padrões de saúde populacional. Permite a comunicação de análises geográficas e demográficas.

Capítulo 8Ver detalhes

Projetos Aplicados de Análise de Saúde

Aula 1 • Execução e Iteração de Análises
Executa análises estatísticas e preditivas, interpreta resultados intermédios e refina métodos iterativamente. Desenvolve o pensamento analítico adaptativo sob restrições reais de projeto.
Aula 2 • Aquisição e Preparação de Dados
Executa pipelines de extração, limpeza e transformação de dados para conjuntos de dados específicos do projeto. Aplica normas de governação e qualidade dos capítulos anteriores.
Aula 3 • Apresentação de Projeto e Revisão por Pares
Apresenta os resultados do projeto a painéis simulados de partes interessadas e incorpora feedback estruturado dos pares. Desenvolve competências profissionais de apresentação e avaliação crítica.
Aula 4 • Definição do Problema Analítico
Traduz um desafio clínico ou operacional numa questão analítica estruturada com resultados mensuráveis. Ancora o âmbito do projeto às prioridades das partes interessadas.
Aula 5 • Tradução de Resultados em Recomendações
Converte resultados analíticos em recomendações baseadas em evidências alinhadas com objetivos clínicos ou operacionais. Colmata a lacuna entre a perceção dos dados e a ação organizacional.

Certificação

Seu certificado válido de conclusão

Este curso é para si:

Profissional clínico: pretende abandonar a intuição à cabeceira do doente em favor de decisões baseadas em dados.
Administrador de saúde: necessita de competências analíticas para justificar opções operacionais e orçamentais.
Licenciado em saúde pública: pronto a aplicar a formação académica em sistemas de saúde reais.
Mudança de carreira: traz uma formação em dados e pretende migrar para a análise de dados na saúde.
Coordenador de melhoria da qualidade: procura métodos rigorosos para medir e provar ganhos nos cuidados de saúde.
Especialista em IT de saúde: tem como objetivo colmatar o trabalho de infraestrutura técnica e os resultados analíticos.

O que os nossos formandos dizem

As suas aulas são perfeitas. Adquiri o pacote de um ano e, finalmente, tenho a oportunidade de acompanhar diversos temas do meu interesse sem precisar mudar de plataforma... agradeço por tudo o que fazem, já recomendei vocês a outras pessoas...