A Dedika é uma plataforma para aprender fazendo: criar uma proposta comercial, tornar-se manicure ou utilizar uma ferramenta nova, por exemplo. Independentemente do objetivo, o melhor conteúdo sobre o tema já existe. Só que quase sempre está noutra língua, é caro, encontra-se disperso, não tem atividades para praticar ou faz parte de um curso demasiado longo para quem tem uma rotina preenchida. Por isso, a Dedika tem um método próprio: procuramos esse material onde quer que esteja, organizamos o que faz sentido para o seu objetivo, revemos com o apoio de especialistas disponíveis para esclarecer dúvidas e criamos práticas para aprender fazendo. É você quem mais importa na sua jornada e ninguém a conhece melhor: escolha o conteúdo e a duração do curso, se vai aprender com ou sem internet e em que formato. Pode ser em vídeo, texto, áudio ou resumo. À sua maneira, só com o que faz sentido para você. Aqui, cada momento de dedicação vale mais e chega mais depressa ao que interessa.

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 formado pelos capítulos que você escolher, permitindo estudar apenas o que importa. Ao final de cada capítulo, há um projeto prático relacionado à sua profissão para praticar o que aprendeu.

Os nossos cursos incluem um resumo ao final de cada capítulo, do qual você pode baixar um PDF e imprimir.

Mais de 2 milhões de alunos no mundo todo

Presente em mais de 180 países ao redor do mundo

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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: 222 USD
Rating: 4 (5 reviews)

Domine todo o espectro da análise de saúde — desde a governança de dados e métodos estatísticos até o aprendizado de máquina e a gestão da saúde populacional. Este curso capacita profissionais de saúde e analistas com as habilidades técnicas e os frameworks estratégicos necessários para transformar dados complexos de saúde em decisões que melhoram os desfechos dos pacientes e o desempenho organizacional.

Dedika para empresas

O que você vai aprender:

Você vai construir uma base sólida em tipos, fontes e governança de dados de saúde antes de avançar para métodos estatísticos, delineamentos de estudos epidemiológicos e técnicas de modelagem preditiva. Você vai aprender a avaliar a qualidade dos dados, aplicar algoritmos de aprendizado de máquina a conjuntos de dados clínicos e avaliar a justiça dos modelos entre subgrupos de pacientes. O curso aborda visualização de dados de saúde, design de painéis e redação de relatórios analíticos para diferentes públicos de stakeholders. Você também vai explorar a gestão da saúde populacional, a análise de melhoria da qualidade e as métricas de desempenho financeiro da assistência à saúde. Ao final, você vai concluir projetos aplicados que demonstram competência analítica de ponta a ponta e produzir entregáveis prontos para o portfólio.

Como você estuda de forma prática Curso de Health Analytics

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Para si que é empresa e quer formar a equipa

Na Dedika para empresas, o curso inclui exercícios e exemplos do próprio negócio e adaptados 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 • Definindo Análise de Saúde
Estabelece o que é a análise de saúde, seus subdomínios e sua distinção da análise de dados geral. Fundamenta o capítulo em contextos reais da saúde.
Aula 2 • Ecossistema de Dados de Saúde
Mapeia as fontes, formatos e fluxos de dados de saúde entre os cenários de atendimento. Conecta as origens dos dados ao valor analítico downstream.
Aula 3 • Maturidade da Análise na Saúde
Apresenta modelos de maturidade que avaliam as capacidades analíticas de uma organização. Permite que os alunos identifiquem lacunas e priorizem melhorias.
Aula 4 • Papéis nas Equipes de Análise de Saúde
Identifica papéis profissionais, responsabilidades e padrões de colaboração dentro das equipes de análise. Prepara os alunos para se posicionarem dentro das estruturas organizacionais.

Capítulo 2Ver detalhes

Tipos e Fontes de Dados de Saúde

Aula 1 • Avaliação da Qualidade dos Dados
Fornece frameworks para avaliar a completude, precisão e consistência dos dados de saúde. Equipa os alunos para documentar e remediar problemas de qualidade.
Aula 2 • Dados Não Estruturados e Textuais
Examina notas clínicas, resumos de alta e laudos de imagem como ativos analíticos. Apresenta técnicas de extração para conteúdo não estruturado.
Aula 3 • Dados de Vigilância e Registros de Saúde Pública
Pesquisa registros de doenças, sistemas de vigilância e bancos de dados de saúde populacional. Demonstra como dados externos enriquecem a análise interna.
Aula 4 • Dados Administrativos e Financeiros
Explora dados de sinistros, faturamento e ciclo de receita usados em análises populacionais e de custos. Conecta dados financeiros a métricas de qualidade e utilização.
Aula 5 • Dados Clínicos Estruturados
Abrange diagnósticos codificados, procedimentos, resultados laboratoriais e sinais vitais armazenados em formatos estruturados. Vincula a estrutura dos dados à viabilidade de consulta e análise.

Capítulo 3Ver detalhes

Gestão e Governança de Dados de Saúde

Aula 1 • Metadados e Catalogação de Dados
Apresenta padrões de metadados e ferramentas de catálogo que tornam os dados de saúde encontráveis e reutilizáveis. Apoia definições consistentes de dados em toda a organização.
Aula 2 • Gestão do Ciclo de Vida dos Dados
Traça os dados desde a criação até o arquivamento e exclusão, enfatizando políticas de retenção. Garante que os alunos consigam gerenciar dados de forma responsável ao longo de toda a sua vida útil.
Aula 3 • Conformidade Regulatória na Análise
Pesquisa regulamentações de dados de saúde, requisitos de consentimento e obrigações de auditoria que afetam o trabalho analítico. Prepara os alunos para construir pipelines analíticos em conformidade.
Aula 4 • Princípios de Privacidade e Segurança
Abrange os direitos de privacidade do paciente, métodos de desidentificação e controles de segurança para dados de saúde. Conecta obrigações regulatórias ao manuseio prático de dados.
Aula 5 • Fundamentos de Governança de Dados
Define estruturas de governança, 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, teste de hipóteses e intervalos de confiança em contextos de saúde. Conecta a inferência estatística à tomada de decisão baseada em evidências.
Aula 2 • Estatística Descritiva na Saúde
Abrange medidas de tendência central, dispersão e forma de distribuição para variáveis de saúde. Constrói o vocabulário quantitativo necessário para todas as análises subsequentes.
Aula 3 • Análise de Regressão para Desfechos de Saúde
Constrói modelos de regressão linear e logística para prever e explicar desfechos de saúde. Apresenta diagnósticos de modelo e verificação de pressupostos.
Aula 4 • Análise Comparativa e de Correlação
Aplica testes t, testes qui-quadrado e medidas de correlação para comparar grupos de saúde. Permite que os alunos detectem diferenças e associações significativas.
Aula 5 • Análise de Sobrevida e Tempo até o Evento
Abrange curvas de Kaplan-Meier, testes de log-rank e regressão de Cox para dados de tempo até o evento. Aborda a censura e suas implicações para a pesquisa em saúde.

Capítulo 5Ver detalhes

Métodos Epidemiológicos na Análise

Aula 1 • Avaliação de Testes de Rastreamento e Diagnóstico
Aplica sensibilidade, especificidade e valores preditivos para avaliar testes diagnósticos. Conecta métricas de desempenho do teste a limites de decisão clínica.
Aula 2 • Desenhos de Estudos Epidemiológicos
Compara desenhos de coorte, caso-controle, transversal e experimental para dados de saúde. Orienta a seleção do desenho apropriado para cada questão analítica.
Aula 3 • Viés, Confundimento e Causalidade
Identifica viés de seleção, viés de informação e confundimento em dados de saúde observacionais. Apresenta frameworks de inferência causal para rigor analítico.
Aula 4 • Medidas de Frequência de Doença
Define incidência, prevalência, taxas de mortalidade e seu cálculo a partir de dados de saúde. Conecta medidas de frequência ao monitoramento da saúde populacional.
Aula 5 • Medidas de Associação e Impacto
Calcula risco relativo, razão de chances e frações atribuíveis a partir de conjuntos de dados de saúde. Permite a quantificação das relações entre exposição e desfecho.

Capítulo 6Ver detalhes

Modelagem Preditiva e Aprendizado de Máquina

Aula 1 • Gestão da atenção
Usa k-means, agrupamento hierárquico e modelagem de tópicos para segmentar populações de pacientes. Apoia estratégias de gestão do cuidado e alocação de recursos.
Aula 2 • Fundamentos de Aprendizado de Máquina
Apresenta paradigmas de aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço na saúde. Estabelece a base conceitual para todas as seções de modelagem que se seguem.
Aula 3 • Avaliação e Imparcialidade do Modelo
Avalia o desempenho do modelo usando métricas clínicas e avalia a imparcialidade algorítmica em subgrupos. Prepara os alunos para implantar modelos confiáveis e equitativos.
Aula 4 • Modelos de Classificação para Risco Clínico
Aplica árvores de decisão, florestas aleatórias e gradient boosting para classificar o risco do paciente. Abrange ajuste de hiperparâmetros e estratégias de validação cruzada.
Aula 5 • Modelos de Regressão e Previsão
Estende a regressão para modelos regularizados e de séries temporais para previsão de desfechos de saúde. Conecta os resultados da previsão às decisões de planejamento operacional.

Capítulo 7Ver detalhes

Visualização e Relatórios de Dados de Saúde

Aula 1 • Redação de Relatórios Analíticos
Estrutura relatórios analíticos escritos com resumos executivos, métodos, descobertas 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, faixas de previsão e escores de risco visualmente para públicos não técnicos. Desenvolve habilidades para 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 padrões de acessibilidade para dados de saúde. Fundamenta todo o trabalho de visualização subsequente nas melhores práticas de design.
Aula 4 • Painéis Clínicos e Operacionais
Constrói painéis interativos para qualidade clínica, fluxo de pacientes e KPIs operacionais. Conecta o design do painel aos fluxos de trabalho de decisão do usuário final.
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 da Análise
Executa análises estatísticas e preditivas, interpreta resultados intermediários e refina métodos iterativamente. Constrói 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 padrões de governança e qualidade dos capítulos anteriores.
Aula 3 • Apresentação do Projeto e Revisão por Pares
Apresenta as descobertas do projeto para painéis simulados de partes interessadas e incorpora feedback estruturado dos pares. Desenvolve habilidades de apresentação profissional e avaliação crítica.
Aula 4 • Definição do Problema Analítico
Traduz um desafio clínico ou operacional em uma questão analítica estruturada com desfechos mensuráveis. Ancora o escopo do projeto às prioridades das partes interessadas.
Aula 5 • Tradução de Descobertas em Recomendações
Converte saídas analíticas em recomendações baseadas em evidências alinhadas com metas clínicas ou operacionais. Ponte entre o insight dos dados e a ação organizacional.

Certificação

Seu certificado válido de conclusão

Este curso é para si:

Profissional clínico: quer passar da intuição à beira do leito para decisões baseadas em dados.
Administrador de saúde: precisa de habilidades analíticas para justificar escolhas operacionais e orçamentárias.
Pós-graduado em saúde pública: pronto para aplicar a formação acadêmica em sistemas de saúde reais.
Pessoa em transição de carreira: traz experiência em dados e quer migrar para a área de análise em saúde.
Coordenador de melhoria da qualidade: busca métodos rigorosos para medir e comprovar os ganhos na atenção.
Especialista em TI em saúde: tem como objetivo conectar o trabalho de infraestrutura técnica com a produção analítica.

O que os nossos alunos dizem

As vossas 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 vos recomendei a outras pessoas...