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| Original file line number | Diff line number | Diff line change |
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| @@ -1,52 +1,51 @@ | ||
| <h1>Edição 2023</h1> | ||
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| <iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/3tEfUqJ99G4" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe> | ||
| **Vídeo da Edição de 2022** | ||
| <h1>Edição 2024</h1> | ||
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| A análise computacional de dados em saúde tem crescido em relevância e impacto não apenas pelo desenvolvimento de estratégias e algoritmos, como também pela crescente quantidade de dados disponíveis. | ||
| Este curso tem base interdisciplinar e envolve professoras e professor de computação, engenharia elétrica e farmácia. Ela acomodará diferentes trilhas de aprendizado, possibilitando a participação e interação de alunos de ciências exatas (e.g., computação, engenharias, matemática e estatística), saúde (e.g., medicina, enfermagem, farmácia) e biologia. A disciplina contará ainda com diversos convidados, tais como especialistas em Bancos de Dados, Saúde Pública, Medicina, Enfermagem e Farmácia. | ||
| Este curso tem base interdisciplinar e envolve professoras e professores de computação, engenharia elétrica, biologia e medicina. Ela acomodará diferentes trilhas de aprendizado, possibilitando a participação e interação de alunos de ciências exatas (e.g., computação, engenharias, matemática e estatística), biologia e saúde (e.g., medicina, enfermagem e farmácia). A disciplina terá a participação de professores colaboradores, que fazem parte do staff. | ||
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| Neste ano, a disciplina dará o enfoque na saúde sobre a perspectiva de Biologia de Sistemas e sua representação/análise sob o enfoque de grafos/redes. | ||
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| Venha descobrir como a Ciência de Dados está revolucionando todas as áreas do conhecimento e pode também ajudar em suas pesquisas. | ||
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| A disciplina abordará: | ||
| 1. revisão de conceitos de bioestatística básica; | ||
| 2. estratégias de seleção de dados guiadas por perguntas de pesquisa; | ||
| 3. técnicas de pré-processamento de dados; | ||
| 4. estratégias de exploração de dados da área da saúde garantindo a privacidade dos pacientes; | ||
| 5. técnicas tradicionais e modernas de mineração de dados; | ||
| 6. interpretação e avaliação por meio de técnicas de visualização de dados. | ||
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| Dentre os objetivos da disciplina destacam-se: | ||
| Conhecer os princípios fundamentais da ciência em saúde e sua relação com a ciência dos dados. | ||
| Conhecer os principais paradigmas de computational thinking aplicados à ciência dos dados (saúde). | ||
| Saber identificar dados de diferentes naturezas. | ||
| Conhecer técnicas básicas de mineração de dados. | ||
| Saber identificar o melhor casamento entre os dados e a técnica a fim de responder uma pergunta de pesquisa. | ||
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| # Professoras e Professor: | ||
| * Paula D. Paro Costa - Faculdade de Engenharia Elétrica e Computação (FEEC) | ||
| * Letícia Rittner - Faculdade de Engenharia Elétrica e Computação (FEEC) | ||
| A disciplina alinhará alunos com conceitos fundamentais de biologia de sistemas, como: | ||
| * transcrição | ||
| * tradução | ||
| * regulação transcricional | ||
| * regulação pós-transcricional | ||
| * gene regulatory networks (GRN) | ||
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| Alunos da trilha de ciências exatas precisarão saber a que se referem esses tópicos, mas não se aprofundarão neles. Alunos da trilha de biológicas e saúde deverão idealmente se aprofundar mais neles. | ||
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| Do ponto de vista de Ciência de Dados a disciplina abordará: | ||
| * estratégias de seleção de dados guiadas por perguntas de pesquisa | ||
| * técnicas de obtenção, pré-processamento e transformação de dados | ||
| * estratégias de exploração e análise de dados da área da saúde | ||
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| Em relação à análise de dados com enfoque em ciência de redes, serão abordados os tópicos: | ||
| * representando fenômenos em grafos/redes | ||
| * redes de conhecimento e ontologias | ||
| * redes complexas | ||
| * ciência de redes | ||
| * grafos de conhecimento e aprendizagem de máquina | ||
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| A disciplina é guiada por problemas em saúde trazidos por professores da biologia e medicina. Nesta edição, já estão sendo preparados problemas no domínio de câncer e hematologia, mas poderão sugerir problemas em outros domínios. | ||
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| # Professor | ||
| * André Santanchè - Instituto de Computação (IC) | ||
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| # Staff | ||
| * Letícia Rittner - Faculdade de Engenharia Elétrica e Computação (FEEC) | ||
| * Murilo Vieira Geraldo - Instituto de Biologia (IB) | ||
| * Paula D. Paro Costa - Faculdade de Engenharia Elétrica e Computação (FEEC) | ||
| * Renato Vicentini dos Santos - Instituto de Biologia (IB) | ||
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| # Público Alvo | ||
| Esta disciplina foi concebida para que possam se matricular alunos da área da saúde (medicina, enfermagem, farmácia), biologia, computação, engenharias, matemática, estatística e outras áreas associadas. | ||
| Esta disciplina foi concebida para que possam se matricular alunos da área de biologia, saúde (medicina, enfermagem, farmácia), computação, engenharias, matemática, estatística e outras áreas associadas. | ||
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| # Disciplina | ||
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| A disciplina é oferecida em conjunto pela Faculdade de Engenharia Elétrica e Computação (FEEC), Instituto de Computação (IC) e Faculdade de Ciências Médicas (FCM). O código da disciplina varia de acordo com a faculdade/instituto que você se matricular: | ||
| * Faculdade de Engenharia Elétrica e Computação (FEEC) | ||
| * pós-graduação: IA368X - Tópicos em Engenharia de Computação | ||
| * graduação: EA098X - Tópicos em Engenharia de Computação | ||
| A disciplina é oferecida pelo Instituto de Computação (IC). | ||
| * Instituto de Computação (IC) | ||
| * pós-graduação: MO413A - Ciência e Visualização de Dados em Saúde | ||
| * graduação: MC936A - Tópicos em Sistemas de Informação | ||
| * Faculdade de Ciências Médicas (FCM) | ||
| * pós-graduação: CX006A - Ciência e Visualização de Dados em Saúde | ||
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| As aulas serão ministradas presencialmente (salas serão divulgadas na semana anterior às aulas). | ||
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| # Ambiente Virtual Google Classroom | ||
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| O Ambiente Virtual Google Classroom é um dos principais meios de comunicação da disciplina, portanto, você deve estar inscrito nele para participar. Você acessa pelo link [Google Classroom](https://classroom.google.com/u/0/c/NTgyNDQ0NDk1Mzg4). | ||
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| Para dúvidas sobre o acesso ao Google Classroom, veja no [FAQ](faq.md). Caso você ainda não tenha acesso, se atualize sobre as orientações inciais da disciplina [aqui](landing.md). | ||
| Alunos de outros cursos deverão solicitar matrícula na disciplina do IC. Nos últimos anos, foi possível atender às requisições, entretanto, por haver um limite de vagas, pode ser necessária uma seleção. |