Ciência de Dados em Saúde

Apresentação da Disciplina

Prof. Marcelo Ferreira

DE/UFPB – PPGMDS/UFPB

Quem é Marcelo Ferreira?

Na maior parte do tempo eu sou pai de Lis (8 anos) e Isa (6 anos), professor, cientista e cervejeiro caseiro.
Faço parte do quadro de professores do Departamento de Estatística da UFPB desde dezembro de 2008.
Formação acadêmica:
- Graduação em Estatística pela UFPE;
- Mestrado em Estatística pela UFPE;
- Doutorado em Ciência da Computação pela UFPE;
- Pós-doutorado em Aprendizado de Máquina pela RWTH Aachen University, Alemanha.

Carga Horária: 30 horas;
Número de créditos: 02;
Formato:
- Aulas expositivas;
- Solução de problemas utilizando a linguagem R.
Avaliação:
- Projeto prático com relatório em formato de artigo científico e apresentação OU relatório sobre um artigo científico que aborde tópicos da disciplina e apresentação.

02/10/2024: Apresentação da disciplina; Introdução à Ciência de Dados;
09/10/2024: Tratamento de dados com dplyr; Tabelas com gtsummary; Vizualização gráfica com ggplot2; Pré-processamento de dados;
16/10/2024: Conceitos de Aprendizado de Máquina; Fluxo de trabalho com tidymodels;
23/10/2024: Atividade remota (Evento em Brasília/DF);
30/10/2024: Solução de problemas de regressão;
06/11/2024: Atividade Remota (Evento em Vitória/ES);
13/11/2024: Solução de problemas de classificação;
20/11/2024: Classificação de dados não-estruturados (Imagens, áudios, textos);
27/11/2024: Projeto prático ou Análise de artigo científico;
04/12/2024: Projeto prático ou Análise de artigo científico;
11/12/2024: Entrega dos relatórios e apresentação dos resultados.

Python + Anaconda + Jupyter Notebook:
- Python: https://www.python.org/downloads/;
- Anaconda + Jupyter Notebook: https://www.anaconda.com/download.

R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data. Wickham, H., Çetinkaya-Rundel, M. & Grolemund, G., 2nd ed., O’Reilly Media, 2023. Disponível em: https://r4ds.hadley.nz/;

Tidy Modeling with R: A Framework for Modeling in the Tidyverse. Kuhn, M. & Silge, J. 1st ed., O’Reilly Media, 2022. Disponível em: https://www.tmwr.org/;

An Introduction to Statistical Learning: With Applications in R. James, G., Witten, D., Hastie, T. & Tibshirani, R., 2nd ed., Springer-Verlag, 2021. Disponível em: https://hastie.su.domains/ISLR2/ISLRv2_corrected_June_2023.pdf.download.html;

Aprendizado de Máquina: Uma Abordagem Estatística. Izbicki, R. & Santos, T.M., 1ª ed., UICLAP, 2022. Disponível em: https://rafaelizbicki.com/AME.pdf.