Pós-Graduação

Pós-graduação em Bioestatística

Saúde

Sobre a Pós-graduação em Bioestatística

 

A Pós-Graduação em Bioestatística foi projetada com base em um sólido e abrangente Projeto Político-Pedagógico, visando atender às demandas do mercado e às necessidades dos profissionais da área da saúde, biologia e pesquisa científica. Nosso objetivo é formar alunos preparados para atuar em áreas que utilizem conhecimentos relacionados a estatística aplicada e análise de dados biomédicos, preparando-os para enfrentar os desafios do mundo contemporâneo, em constante evolução tecnológica e científica.

 

A proposta pedagógica do curso prioriza a interdisciplinaridade, promovendo a integração de conhecimentos teóricos e práticos em um ambiente de aprendizagem colaborativo. Com uma matriz curricular cuidadosamente elaborada, os estudantes terão a oportunidade de desenvolver habilidades em disciplinas como Introdução à EAD, Pensamento Científico, Matemática Discreta, Lógica Matemática, Modelagem Matemática, Estatística Básica, Métodos Quantitativos, Bioestatística e Big Data e Ciências dos Dados.

 

Destinado a profissionais da área da saúde, biólogos, pesquisadores e interessados em aprofundar seus conhecimentos em estatística aplicada à área biomédica, o curso propicia uma formação sólida e atualizada, alinhada às demandas do mercado e às exigências contemporâneas.

 

Ao concluir o curso de pós-graduação em Bioestatística, os estudantes estarão aptos a aplicar métodos estatísticos na análise de dados nas mais variadas áreas da saúde e biologia, contribuindo para a produção de conhecimento científico e para a tomada de decisões fundamentadas. O curso de pós-graduação em Bioestatística abre portas para oportunidades profissionais em instituições de pesquisa, hospitais, empresas farmacêuticas, órgãos de saúde pública, entre outros, ampliando as possibilidades de atuação e a empregabilidade dos egressos.

 

O curso de pós-graduação é destinado a graduados na área da saúde como Enfermagem, Fisioterapia, Farmácia, Biomedicina, Nutrição, Psicologia, Medicina e demais cursos vinculados as ciências da saúde ou das Ciências Biológicas. O curso é estendido aos demais profissionais de áreas que desejam adquirir conhecimento interdisciplinar no objeto do presente curso, porém, o exercício profissional das áreas vinculadas é restrito a profissionais da área da saúde.

 

Para ingressar no curso você precisa ter diploma de curso superior em qualquer área do conhecimento.

 

Para consultar a Portaria de Cadastro do Curso do MEC, clique aqui

 

1. Introdução à EAD | 40H

Fundamentos teóricos e metodológicos da Educação a distância. Ambientes virtuais de aprendizagem. Histórico da Educação a Distância. Avaliação em ambientes virtuais de aprendizagem apoiados pela Internet.

 

2. Pensamento Científico | 40H

A ciência e os tipos de conhecimento. A ciência e os seus métodos. A importância da pesquisa científica. Desafios da ciência e a ética na produção científica. A leitura do texto teórico. Resumo. Fichamento. Resenha. Como planejar a pesquisa científica. Como elaborar o projeto de pesquisa. Quais são os tipos e as técnicas de pesquisa. Como elaborar um relatório de pesquisa. Tipos de trabalhos científicos. Apresentação de trabalhos acadêmicos. Normas das ABNT para Citação. Normas da ABNT para Referências.

 

3. Matemática Discreta | 40H

Contagem. Adição. Produto. Binômios. Triangulo de Pascal. Relações. Criptografia. Teoria dos números. Cripstossistema RSA. Teorema de Euclides. Módulo n. Teorema de Fermat. Equivalência de instruções. Lógica. Comprovação. Lei de Morgan. Tabelas-Verdade. Indução, Recursão. Inferência. Probabilidade. Seleção.

 

4. Lógica Matemática | 40H

Noções de lógica matemática. Definição das proposições e seus tipos. Estudo das operações lógicas, dos conectivos. Tabela-verdade. Tautologias. Contradições. Contingências. Implicação. Equivalência. Álgebra das proposições. Redução dos números conectivos. Formas normais. Princípio da dualidade. Definição dos argumentos válidos. Regras de inferência. Técnicas de validação. Definição de sentenças abertas e operações lógicas. Quantificadores e quantificação de sentenças abertas.

 

5. Modelagem Matemática | 40H

Expressões algébricas. Elaboração e interpretação de gráficos lineares. Equação do primeiro e segundo grau. Elaboração e interpretação de gráficos quadráticos. Vetores e matrizes. Razão, proporção e regra de três. Sistemas de numeração. Álgebra booleana. Análise combinatória.

 

6. Estatística Básica | 60H

Fases dos métodos estatísticos. Aplicação das variáveis. População e a amostra. Amostragem. Distribuição de frequências. Elementos da distribuição de frequências. Tipos de distribuição de frequências. Gráficos de distribuição de frequência. Média aritmética como medida de tendência central. Outras medidas de tendência central. Medidas separatrizes. Tipos de medidas de variação ou dispersão. Gráficos estatísticos. Diagramas. Outros tipos de gráficos. Gráfico polar, o cartograma e o pictograma.

 

7. Métodos Quantitativos | 40H

Conhecer os conceitos de estatística. Análise exploratória de dados. Teoria das probabilidades. Construção de amostragem e inferência.

 

8. Bioestatística | 60H

Conceitos fundamentais da estatística, variáveis contínuas e discretas. Fases do método ou trabalho estatístico. Medidas de precisão e arredondamento, amostras e amostragem. Distribuição de frequência. Apresentação tabular e gráfica. Medidas de tendência central e posicionamento. Medidas de dispersão. Noções de probabilidade. Distribuição normal. Intervalo de confiança e teste de hipóteses.

 

9. Big Data e Ciências dos Dados | 60H

História e evolução do Big Data. Aplicabilidade das tecnologias de Big Data. Técnicas de visualização de dados. Onde aplicar Big Data. Conceitos e escopos da ciência de dados. Princípios e diferenças entre ciência de dados e big data. O papel e a importância do cientista de dados. Aplicações da ciência de dados. Processamento de grandes volumes de dados. Inteligência de negócio para Big Data. Bancos de dados para Big Data. Recuperação de informações. Técnicas de aprendizado de máquina. Gerência de dados e computação na nuvem. Bioinformática. Inovação tecnológica e novas tendências.

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