Espírito Santo

Inscrições para o curso de análise de dados para a qualificação da saúde abertas até domingo (26)

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Foto: divulgação
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Os interessados no Curso de Análise de Dados para a Qualificação da Saúde podem se inscrever até as 23h59 de domingo (26), no link https://bit.ly/curso-analise-dados . Lançado pelo Instituto Capixaba de Ensino, Pesquisa e Inovação em Saúde (ICEPi), o edital ICEPi/SESA 047/22 vai selecionar 240 alunos e pode ser consultado em https://icepi.es.gov.br/editais/abertos.

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Podem se inscrever trabalhadores do Sistema Único de Saúde (SUS) capixabas que atuam na Vigilância em Saúde, servidores da Secretaria de Estado de Saúde (Sesa) e membros do Instituto. Os selecionados vão receber uma bolsa de estímulo à formação.

O objetivo do curso é capacitar os trabalhadores do SUS para o desenvolvimento de estudos e análises de dados em áreas estratégicas, na perspectiva da educação permanente. E a ênfase é na qualificação para a tomada de decisão e a avaliação de políticas públicas de saúde.

O aperfeiçoamento acontecerá de forma remota, com momentos síncronos e assíncronos, com início em agosto de 2022 e término previsto para dezembro de 2023.

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Os pré-requisitos para a inscrição são:

Ter vínculo de trabalho no SUS do Espírito Santo, inserido no âmbito da atenção à saúde, e/ou da vigilância à saúde e/ou da gestão do sistema público de saúde; ser membro de programas e projetos de inovação do ICEPi

Ter o Ensino Médio completo

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Ter anuência institucional para participação no curso, expedida a partir da data de publicação do edital

Ter disponibilidade para participar das atividades síncronas e assíncronas

Ter habilidade para utilizar computadores e dispor de recursos ágeis de conectividade.

 

O que você vai aprender?

Conceitos introdutórios sobre estatística, data science e epidemiologia;

Operações básicas para manuseio e tratamento estatístico de dados no software R;

Conceitos de inferência estatística; principais modelos de probabilidade, estimação pontual e intervalar;

Testes de hipóteses para parâmetros;

Modelos de regressão linear simples e múltipla para dados quantitativos e qualitativos;

Técnicas de Machine Learning.

 

Como você vai aprender?

Utilizando exemplos reais e aplicáveis ao dia-a-dia de trabalho;

No seu tempo, com aulas gravadas e disponíveis em ambiente virtual;

De forma colaborativa, pois estão previstos seminários e projetos em grupo.

 

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