Com este Curso erá capaz de dominar o processamento de dados através de uma aprendizagem exaustiva em somente 6 semanas” 

Os sistemas digitais em medicina permitiram uma prevenção precoce, um diagnóstico e um acompanhamento a curto e longo prazo muito mais eficazes do que os convencionais. Alguns exemplos incluem as aplicações móveis de telemedicina, dispositivos wearables, Big Data, sistemas de apoio à decisão clínica e o IoT. Além disso, a pandemia refletiu a necessidade de contar com estas ferramentas para aproximar pacientes e profissionais e, em algumas situações, permitir essa relação de forma telemática, reduzindo os tempos de espera e o colapso nos centros clínicos. 

Dada a importância de contar com especialistas formados em técnicas de obtenção massiva de dados, assim como nas suas características especiais quanto ao pré-processamento e tratamento, os profissionais procuram uma especialização ainda mais específica nesta área. Por isso, a TECH desenvolveu um curso que centra-se na melhoria e inovação dos sistemas de saúde através do Big Data. Trata-se de uma oportunidade única para o aluno, pois com ela poderá adquirir os conhecimentos sobre a contribuição do Big Data na interpretação de resultados e os avanços médicos e farmacológicos, em somente 6 semanas.

Além disso, para lecionar esta qualificação de forma completa e com total rigor, a TECH conta com uma equipa de profissionais que, neste caso, são especialistas em genómica e estudos genéticos baseados em Big Data.   Graças à experiência destes docentes, os alunos não só contarão com conteúdos teóricos fiáveis, como também poderão orientar a sua prática clínica com o exemplo de especialistas já experientes na área de atuação.

Inscreva-se neste Curso para descobrir a utilização de algoritmos de Machine Learning na saúde pública e as vantagens que oferece”

Este Curso em Big Data em Medicina: Processamento Massivo de Dados Médicos conta com o conteúdo científico mais completo e atualizado do mercado. As suas principais características são:

• O desenvolvimento de estudos de casos apresentados por especialistas em processamento massivo de base de dados médicos
• Os conteúdos gráficos, esquemáticos e eminentemente práticos com que foi concebido fornecem uma informação Científica sobre as disciplinas que são indispensáveis para a prática profissional
• Os exercícios práticos onde realizar o processo de autoavaliação para melhorar o aprendizado
• O seu foco especial em metodologias inovadoras 
• As aulas teóricas, perguntas ao especialista, fóruns de discussão sobre questões controversas e atividades de reflexão individual
• A disponibilidade de acesso aos conteúdos a partir de qualquer dispositivo fixo ou portátil com conexão à Internet

Graças à TECH, irá mergulhar no estudo das ciências ómicas para compreender o Big Data como a chave para registar as moléculas do organismo”

O programa inclui, no seu corpo docente, profissionais da área que partilham nesta formação a experiência do seu trabalho, além de reconhecidos especialistas de sociedades de referência e universidades de prestígio. 

O seu conteúdo multimédia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educativa, permitirá ao profissional uma aprendizagem situada e contextual, ou seja, um ambiente simulado que proporcionará uma formação imersiva programada para treinar-se em situações reais. 

O design deste curso foca-se na Aprendizagem Baseada em Problemas, através da qual o profissional deverá tentar resolver as diferentes situações da atividade profissional que surgem ao longo do curso. Para tal, contará com a ajuda de um sistema inovador de vídeo interativo desenvolvido por especialistas reconhecidos.

Matricule-se agora para dominar repositórios como Gene Ontology e KEGG e a sua intervenção na otimização da atenção sociossanitária"

Uma qualificação com a qual conseguirá especializar-se em Big Data sem precisar prescindir de outras obrigações tanto na sua vida pessoal como profissional"

O conteúdo deste Curso em Big Data em Medicina: Processamento Massivo de Dados Médicos foi desenvolvido por especialistas versados em biomedicina, investigação científica e que participaram em estudos de genética e genómica. Além de lecionar a matéria em processamento massivo de dados, esses profissionais compartilharão a sua experiência real no campo de atuação clínico para instruir os graduados em Enfermagem que cursarem esta qualificação.  Além disso, o ensino conta com materiais audiovisuais e um formato teórico-prático, que oferecem flexibilidade acadêmica aos alunos para que adaptem o ritmo de estudo conforme suas necessidades pessoais e profissionais. 

Conheça agora a tecnologia High-throughput de alto desempenho e aplique o Big Data na sua pesquisa biomédica” 

 

Módulo 1. Big Data em medicina: processamento massivo de dados médicos

1.1. Big Data em pesquisa biomédica

1.1.1. Geração de dados em biomedicina
1.1.2. Alto desempenho (Tecnología High-throughput)
1.1 3. Utilidade dos dados de alto desempenho. Hipóteses na era do Big Data

1.2. Pré-processamento de dados em Big Data

1.2.1. Pré-processamento de dados
1.2.2. Métodos e abordagens
1.2.3. Problemas do pré-processamento de dados em Big Data

1.3. Genómica estrutural

1.3.1. A sequenciação do genoma humano
1.3.2. Sequenciação vs Chips
1.3.3. Descobrimento de variantes

1.4. Genómica funcional

1.4.1. Anotação funcional
1.4.2. Preditores de risco em mutações
1.4.3. Estudos de associação em genómica

1.5. Transcriptómica

1.5.1. Técnicas de obtenção de dados massivos em transcriptómica: RNA-seq
1.5.2. Normalização de dados em transcriptómica
1.5.3. Estudos de expressão diferencial

1.6. Interatómica e epigenómica

1.6.1. O papel da cromatina na expressão genética
1.6.2. Estudos de alto desempenho em interatómica
1.6.3. Estudos de alto desempenho em epigenética

1.7. Proteómica

1.7.1. Análise de dados de espectrometria de massas
1.7.2. Estudo das modificações pós-traducionais
1.7.3. Proteómica quantitativa

1.8. Técnicas de enriquecimento e clustering

1.8.1. Contextualização dos resultados
1.8.2. Algoritmos de clustering em técnicas ómicas
1.8.3. Repositórios para o enriquecimento: Gene Ontology e KEGG

1.9. Aplicações do Big Data em saúde pública

1.9.1. Descoberta de novos biomarcadores e alvos terapêuticos
1.9.2. Preditores de risco
1.9.3. Medicina personalizada

1.10. Big Data aplicado em medicina

1.10.1. O potencial da ajuda ao diagnóstico e prevenção
1.10.2. Uso de algoritmos de Machine Learning em saúde pública
1.10.3. O problema da privacidade

Analise o papel da cromatina na expressão dos genes e domina o campo de estudo da interatómica e da epigenómica, graças à TECH”