Esta especialização irá criar uma sensação de segurança no desempenho da prática médica, que o ajudará a crescer a nível pessoal e profissional”

A escala e a complexidade dos dados genómicos diminuem as medidas tradicionalmente usadas em testes de laboratório. Nos últimos anos, registou-se um enorme desenvolvimento da tecnologia informática para analisar e interpretar a sequenciação de ADN, o que criou um desfasamento entre o conhecimento biológico e a sua aplicação na prática clínica. É, portanto, necessário educar, divulgar e também incorporar estas técnicas informáticas entre a comunidade médica para poder interpretar a análise massiva de dados provenientes de publicações, bases de dados biológicos ou médicos e historiais clínicos, entre outros, e assim poder enriquecer a informação biológica disponível a nível clínico.

Esta aprendizagem automática permitirá o desenvolvimento da Oncologia de Precisão, com o objetivo de interpretar as caraterísticas genómicas e encontrar terapias específicas, ou identificar os riscos de certas doenças e estabelecer medidas preventivas mais individualizadas. Um objetivo fundamental da capacitação é aproximar e divulgar conhecimentos informáticos, já aplicados noutras áreas do conhecimento, mas que têm uma implementação mínima no mundo da Medicina, apesar de, para que a Medicina Genómica se torne uma realidade, ser necessário interpretar com precisão o enorme volume de informação clínica atualmente disponível e associá-lo aos dados biológicos gerados após uma análise bioinformática. Embora este seja um desafio difícil, isto permitirá que os efeitos da variação genética e potenciais terapias sejam explorados rapidamente, de forma económica e com maior precisão do que é possível atualmente.

Os humanos não estão naturalmente equipados para perceber e interpretar sequências genómicas, nem para compreender todos os mecanismos, vias e interações que ocorrem no interior de uma célula viva, nem para tomar decisões médicas com dezenas ou centenas de variáveis. Para avançar, é necessário um sistema com capacidade analítica sobre-humana que simplifique o ambiente de trabalho e que mostre as relações e proximidades entre as variáveis. Em Genómica e Biologia, sabe-se que é melhor gastar os recursos em novas técnicas computacionais do que na mera recolha de dados, algo que possivelmente também se aplica à Medicina e, claro, à Oncologia.

Atualize os seus conhecimentos com o Curso de Especialização em Utilização do Linux e da Programação em Linguagem R para Oncologia"

O Curso de Especialização em Utilização do Linux e da Programação em Linguagem R para Oncologia conta com o conteúdo científico mais completo e atualizado do mercado. As suas principais características são:

• Desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas na Utilização do Linux e da Programação em Linguagem R para Oncologia Os conteúdos gráficos, esquemáticos e predominantemente práticos com que está concebido fornecem informações científicas e práticas sobre as disciplinas que são essenciais para a prática profissional
• Últimos desenvolvimentos sobre a Utilização do Linux e da Programação em Linguagem R para Oncologia
• Conta com exercícios práticos onde o processo de autoavaliação pode ser levado a cabo a fim de melhorar a aprendizagem
• Com foco especial em metodologias inovadoras na Utilização do Linux e da Programação em Linguagem R para Oncologia
• Tal será complementado por aulas teóricas, perguntas ao especialista, fóruns de discussão sobre temas controversos e atividades de reflexão individual
• Disponibilidade de acesso aos conteúdos a partir de qualquer dispositivo fixo ou portátil com ligação à Internet

Este Curso de Especialização pode ser o melhor investimento que fará ao selecionar um curso de atualização por duas razões: além de atualizar os seus conhecimentos sobre Utilização do Linux e da Programação em Linguagem R para Oncologia, também obterá um certificado da TECH Universidade de Tecnologia”

O seu corpo docente inclui profissionais da Utilização do Linux e da Programação em Linguagem R para Oncologia, que trazem a sua experiência profissional para esta especialização, bem como especialistas reconhecidos de empresas líderes e universidades de prestígio.

Graças ao seu conteúdo multimédia desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, o Curso de Especialização permitirá ao profissional ter acesso a uma aprendizagem situada e contextual, ou seja, um ambiente de simulação que proporcionará uma aprendizagem imersiva programada para praticar em situações reais.

A conceção desta capacitação baseia-se na Aprendizagem Baseada nos Problemas, através da qual o estudante deverá tentar resolver as diferentes situações da ativida de profissional que surgem ao longo do Curso de Especialização. Para isso, o estudante contará com a ajuda de um inovador sistema de vídeo interativo, realizado por especialistas reconhecidos na área da Utilização do Linux e da Programação em Linguagem R para Oncologia e com ampla experiência de ensino.

Aumente a sua confiança na tomada de decisões, atualizando os seus conhecimentos através deste Curso de Especialização"

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O Curso de Especialização em Utilização do Linux e da Programação em Linguagem R para Oncologia visa auxiliar o desempenho do médico que se dedica ao tratamento da patologia oncológica na qual é necessário interpretar com precisão um grande volume de informações clínicas atualmente disponíveis e associá-lo com os dados biológicos gerados após uma análise bioinformática.

Este Curso de Especialização foi desenvolvido para o ajudar a atualizar os seus conhecimentos em Utilização do Linux e da Programação em Linguagem R para Oncologia, com o uso da mais recente tecnologia educacional, para contribuir com qualidade e segurança para a tomada de decisões”

Objetivo geral

• Ser capaz de interpretar com precisão o volume de informações clínicas atualmente disponíveis e associadas aos dados biológicos gerados após a análise bioinformática

Objetivos específicos

Módulo 1. Uso de Unix e Linux em Bioinformática

• Conheça o sistema operacional Linux, que atualmente é fundamental no mundo científico tanto para a interpretação de dados biológicos da sequenciação como para a mineração de textos médicos no tratamento de dados em grande escala 
• Fornecer as noções básicas de acesso a um servidor Linux e como encontrar e instalar pacotes para instalar o software localmente
• Descrever os comandos básicos do Linux para: criar, renomear, mover e apagar diretórios; listar, ler, criar, editar, copiar e apagar ficheiros
• Entender como as permissões funcionam e como decifrar as permissões mais enigmáticas do Linux com facilidade

Módulo 2. Análise de dados em projetos de Big Data: linguagem de programação R

• Discutir como a adoção da sequenciação de nova geração (NGS) num contexto de diagnóstico levanta numerosas questões relativas à identificação e elaboração de relatórios de variantes em genes secundários para a patologia do paciente
• Iniciar-se na linguagem de programação R, que tem a vantagem de ser uma linguagem de programação de código aberto e de possuir vários pacotes de análise estatística
• Aprender conceitos básicos de programação R como tipos de dados, aritmética de vetores e indexação
• Realização de operações em R, incluindo classificação, criação ou importação de dados
• Aprender como a solução de problemas começa com uma decomposição modular e depois outras decomposições de cada módulo num processo chamado de refinamento sucessivo
• Aprender as noções básicas de inferência estatística para compreender e calcular valores p e intervalos de confiança enquanto analisa dados com R
• Fornecer exemplos de programação R de uma forma que ajude a fazer a conexão entre os conceitos e a implementação

Módulo 3. Análise estatística em R

• Descrever as técnicas estatísticas mais apropriadas como uma alternativa, quando os dados não estiverem de acordo com as suposições exigidas pela abordagem padrão
• Aprenda os princípios básicos da realização de investigações reprodutíveis utilizando scripts R para analisar dados

Módulo 4. Ambiente gráfico em R

• Usar técnicas de visualização para explorar novos conjuntos de dados e determinar a abordagem mais apropriada
• Aprender a visualizar dados, o que lhe permitirá extrair informações, compreender melhor os dados e tomar decisões mais eficazes
• Ensinar como obter dados que à primeira vista têm pouco significado e apresentar visualmente esses dados de uma maneira que faça sentido para análise
• Saiba como utilizar as três principais fontes gráficas em R: base, lattice e ggplot2
• Saber em que se baseia cada pacote gráfico para definir qual utilizar e as vantagens oferecidas por um ou por outro

Aproveite a oportunidade e tome a iniciativa de se atualizar sobre os últimos desenvolvimentos em Utilização do Linux e da Programação em Linguagem R para Oncologia”