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Ciências de Dados: Promoção de competências em ciência de dados e inteligência artificial para tomada de decisão na ANVISA
O Curso Introdutório para Formação em Ciência de Dados, na modalidade EaD (totalmente on-line), faz parte de uma das iniciativas do Projeto e tem como objetivo geral, tornar público a oferta do curso para servidores e colaboradores da vigilância sanitária que atuam no nível federal (ANVISA), nível estadual e municipal, e demais trabalhadores que atuam em órgão de vigilância em saúde, interessados em adquirir conhecimentos iniciais sobre Ciência de Dados na área da saúde.
O Curso de Especialização em Ciência de Dados e Inteligência Artificial - Lato Sensu, na modalidade presencial - com aulas presenciais e remotas (on-line, ao vivo), tem como objetivo geral fim, fomentar ações correlacionadas a ciências de dados e inteligência artificial no fortalecimento das ações no âmbito da Vigilância Sanitária, além de promover a seleção de discentes com nível superior em qualquer área de formação devendo ser, obrigatoriamente, servidor público efetivo da Anvisa, do Ministério da Saúde ou de órgão vinculado ao Ministério da Saúde (ANS, Funasa ou Fiocruz), ou de Órgãos de Vigilância Sanitária estaduais ou municipais. Os discentes devem encontrar-se em efetivo exercício em um desses Órgãos e estar atuando, ou terem experiência em atividades diretamente relacionadas a estatística, análise de dados, ciência de dados, gestão de dados, administração de dados e/ou epidemiologia, para formar cientistas de dados, promovendo o desenvolvimento das competências necessárias para tal função.
Ambas as iniciativas são realizações do Hospital Alemão Oswaldo Cruz (HAOC), por intermédio de sua Diretoria Executiva de Sustentabilidade e Responsabilidade Social e de sua Faculdade de Educação em Ciências da Saúde (FECS), em parceria com a Agência Nacional de Vigilância Sanitária (Anvisa), estabelecida por intermédio do Programa de Apoio ao Desenvolvimento Institucional do Sistema Único de Saúde (PROADI-SUS), do Ministério da Saúde (MS).