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OBJETIVOS:

- Introduzir o conceito de ciência de dados na área da saúde.

- Capacitar para a utilização básica de folhas de cálculo digital.

- Introduzir o conceito de linguagem de programação.

- Capacitar para a utilização básica de cadernos digitais interactivos.

- Exemplificar a linguagem R para visualizar e analisar dados de saúde.

PROGRAMA

1. INTRODUÇÃO À CIÊNCIA DE DADOS EM SAÚDE

2. GESTÃO E PROCESSAMENTO DE DADOS EM FOLHA DE CÁLCULO

2.1. Navegação, cálculo, funções, filtros, tabelas dinâmicas e gráficos.

2.2. Exercícios de análise de dados de saúde em google sheets.

3. INTRODUÇÃO À LINGUAGEM DE PROGRAMAÇÃO

3.1. Vantagens da linguagem de programação vs. folhas de cálculo.

4. AMBIENTES DE DESENVOLVIMENTO INTERACTIVO

4.1. Introdução aos cadernos digitais Jupyter e Colab. 

5. COMPETÊNCIAS BÁSICAS EM COLAB

5.1. Configuração básica do Colab (compatibilidade Phyton, R e Markdown).

5.2. Indexação, células de texto vs. código: execução e visualização.

6. EXERCÍCIOS DE LINGUAGEM R EM COLAB COM DADOS DE SAÚDE

6.1. Criação e operações com objetos, vetores, e molduras de dados.

6.2. Formato tidy e bibliotecas dplyr e ggplot2 para sumariar e visualizar dados. 6.3. Gramática de gráficos R base e ggplot2 - Exemplos práticos.

INFORMAÇÕES

Organizador: Prof. Doutor Jorge Ascenção Oliveira

Formadores: Prof. Jorge Ascenção Oliveira; Dr. Nuno Santos Oliveira

Custo de Inscrição: Estudantes U.Porto (10€), Outros (20€).

Inscrições até 6 Dezembro (Formulário Incrições e refs Multibanco gerido pela FFUP).
Formulário Inscrição: https://forms.gle/7pGENJLnBJWfoPut9

Os participantes devem obrigatoriamente ter uma conta Google ativa e alguma experiência na gestão de documentos na Google Drive.

Na sala haverá computadores, mas os participantes podem optar por trazer o seu computador portátil com acesso à Eduroam.

OBJETIVOS:

O curso Análise de Dados com R é maioritariamente de natureza prática, tendo como objetivo capacitar os participantes para a resolução de problemas e aprendizagem autónoma da linguagem R. Consistirá na resolução orientada de exercícios práticos, em cadernos digitais interativos em R. Para um melhor desempenho no curso, é recomendado que os participantes tenham já alguns conhecimentos teóricos de análise de dados, como por exemplo os adquiridos no curso de Introdução à Ciência de Dados (FFUP 2023-12-11).

PROGRAMA

1. BASES DA LINGUAGEM R PARA ANÁLISE DE DADOS

1.1. Operações básicas

1.2. Criação e tipos de variáveis

1.3. Filtragem e seleção de dados com dplyr

2. EXERCÍCIOS INTRODUTÓRIOS À VISUALIZAÇÃO DE DADOS EM R

 2.1. Visualização de dados com ggplot2

2.2. Tipos e formatação de gráficos

3. EXERCÍCIOS DE DEPURAÇÃO E RESOLUÇÃO DE PROBLEMAS COMUNS 

3.1. Fontes de informação para aprendizagem e depuração autónoma

3.2. Erros comuns na manipulação de dados

3.3 Erros comuns na visualização de dados

4. EXERCÍCIO INTEGRADOR

INFORMAÇÕES

Organizador: Prof. Doutor Jorge Ascenção Oliveira

Formadores: Prof. Jorge Ascenção Oliveira; Dr. Nuno Santos Oliveira

Custo de Inscrição: Estudantes U.Porto (10€), Outros (20€).

Inscrições até 7 Dezembro (Formulário Incrições e refs Multibanco gerido pela FFUP).
Formulário Inscrição: https://forms.gle/1SjVKT9JMeucqdr49

Os participantes devem obrigatoriamente ter uma conta Google ativa e alguma experiência na gestão de documentos na Google Drive.

Na sala haverá computadores, mas os participantes podem optar por trazer o seu computador portátil com acesso à Eduroam.

OBJETIVOS:

- Introduzir os fundamentos do desenho experimental com organismos modelo.

- Identificar as etapas e exemplificar critérios éticos, legais, processuais, e editoriais.

- Capacitar para a formulação básica de hipóteses e identificação de variáveis.

- Capacitar para processos fundamentais de randomização e ocultação.

- Exemplificar tipos de desenho experimental e estimativas de amostragem necessária.

PROGRAMA

1. INTRODUÇÃO AO DESENHO EXPERIMENTAL EM INVESTIGAÇÃO BIOMÉDICA

1.1. O método científico e organismos modelo em investigação biomédica. 

1.2. Aspetos éticos, legais, processuais e editoriais.

1.3. Etapas principais do desenho experimental; do problema à publicação.

2. ESPECIFICAÇÃO DE HIPÓTESES E IDENTIFICAÇÃO DE VARIÁVEIS 

2.1. Hipótese nula, alternativa, tipos de erro, e poder estatístico.

2.2. Tipos de variáveis e cálculos com significado.

3. DESENHO EXPERIMENTAL I - PREVENÇÃO DO ENVIESAMENTO 

3.1. Formas comuns de enviesamento experimental.

3.2. Unidades experimentais, controlos, randomização, ocultação.

4. DESENHO EXPERIMENTAL II - AUMENTO DO PODER ESTATÍSTICO 

4.1. Desenhos unifatoriais, estratificados, multifatoriais.

4.2. Estimativas de amostragem: Equação de Recursos; Análise de Poder.

INFORMAÇÕES

Organizador e Formador: Prof. Doutor Jorge Ascenção Oliveira
(Certificação: Investigador-Coordenador (DGAV), Farmacologista Europeu (EPHAR); Formação em Data Science)

Custo de Inscrição: Estudantes U.Porto (10€), Outros (20€).

Inscrições até 7 Dezembro (Formulário Incrições e refs Multibanco gerido pela FFUP).
Formulário Inscrição: https://forms.gle/cD4ThPHprVnDf6jPA