Calendário
Segunda-feira, 2 de março das 14h às 18h
Quinta-feira, 5 de março das 14h às 18h
Sexta-feira, 6 de março das 14h às 18h
Objetivos
Neste curso pretende-se dotar os participantes de meios para implementar as suas próprias análises de dados em saúde de forma rápida, eficiente e escalável. A linguagem de programação será utilizada para facilitar o processo e como ponto de entrada para um ecossistema que permite a integração com múltiplas outras áreas das ciências da informação e da computação, como a inteligência artificial.
Palestrantes
Destinatários
Profissionais, investigadores ou estudantes nas áreas da Saúde que pretendam desenvolver ou adquirir competências em análise de dados através de Python. Os candidatos deverão ter conhecimentos básicos de bioestatística.
Regime de frequência
Será possível frequentar o curso em formato presencial.
Língua de trabalho: Português.
Candidatura
Condições específicas de acesso: Poderão candidatar-se a esta unidade de formação profissionais, investigadores ou estudantes as áreas da Saúde que pretendam desenvolver ou adquirir competências em análise de dados através de Python. Os candidatos deverão ter conhecimentos básicos de bioestatística.
Critérios de seleção: Os candidatos que cumpram as condições específicas de acesso serão ordenados pela ordem de submissão de candidatura.
Propinas: 100 €
Descontos:
- Isenção de pagamento de propina para docentes, investigadores, bolseiros e colaboradores do MEDCIDS – Departamento de Medicina da Comunidade, Informação e Decisão em Saúde – até ao limite de 7 formandos, sujeita a aprovação do Diretor do Departamento.
Vagas: máximo 10 | mínimo 5
Prazos de candidatura: até 23 fevereiro de 2026
Estrutura curricular
Duração: 3 sessões com a duração de 4 horas cada
Conteúdos programáticos
Sessão 1
Configuração dos sistemas pessoais para fins de demonstração
Instalação do ambiente Python e IDE Positron
Boas práticas (controlo de versões com Github, introdução à criação de ambientes virtuais, etc)
Introdução à criação, definição e gestão de variáveis.
Sessão 2
Estatística descritiva e inferencial de uma base de dados
Criação de dashboard básica para gestão da base de dados e análise (streamlit)
Importação de bases de excel / csv. Avaliação do tipo e qualidade dos dados.
Estatística descritiva por tipo de variável, representação numérica e gráfica.
Definição e aplicação de testes de hipótese. Ferramentas e bibliografia de apoio.
Sessão 3
Revisões e exemplos adicionais no âmbito da estatística inferencial.
Acesso programático a ferramentas de inteligência artificial open source (definição de prompts, gestão de pedidos e respostas via API)