MBA em Análise de Saúde European School of Data Science and Technology - ESDST

Com o crescente número de dados eletrônicos de saúde, a demanda por análise de dados no domínio da saúde também está aumentando.

ESDST MBA in Healthcare Analytics Certificate Program fornece aos alunos o conhecimento para ter sucesso como analista operacional e de dados em cuidados de saúde. Ele foi projetado para clínicos e profissionais de TI, bem como recém-formados com uma inclinação para as ciências da vida e saúde.

Ele combina o conhecimento de domínio muito necessário com habilidades práticas de análise de dados orientadas para a carreira. Os alunos são apresentados ao processo de seleção, preparação, análise, interpretação, avaliação e apresentação de dados relacionados ao desempenho do sistema de saúde e eficácia clínica com as várias metodologias e ferramentas de análise de dados.

Destaques:

1. Escopo e aplicações de análise de dados em ciências da vida e saúde
2. Cursos on-line envolventes permitem que você programe seu aprendizado de acordo com seu trabalho e seu estilo de vida
3. Orientação e suporte constantes de guias do setor
4. Projetos ao vivo com conjuntos de dados da vida real e problemas de negócios complexos
5. Assistência de colocação
6. Ferramentas de análise mais populares usadas para analisar dados de saúde
7. Aprenda a aplicar conceitos teóricos para resolver problemas de negócios
8. Mantém você atualizado sobre as últimas tendências do setor
9. Obtenha acesso a instrutores líderes do setor, com experiência significativa em análises de saúde
10. Muitas empresas multinacionais estão envolvidas na entrega, orientação e suporte

• Duração aproximada do curso : 3-4 semanas
• Total de créditos ECTS : 90
• Número Máximo de Créditos de Transferência : 30

O programa ESDST Online MBA em análise de saúde consiste em 21 cursos. O curso é carregado com vários projetos/tarefas práticos com pelo menos um projeto fundamental vinculado à indústria. Em que cada aluno será obrigado a trabalhar em um problema de negócios único e do mundo real. A duração de cada curso será de cerca de 3 semanas constituindo 5 a 6 créditos ECTS. Os alunos devem concluir todos esses cursos e o projeto capstone para ganhar um total de 120 ECTS para se qualificar para o MBA em Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina.

1º Semestre – Fundação de Gestão

• MBA-101 Habilidades Gerenciais - 4
• MBA-102 Contabilidade para Relatórios Financeiros - 4
• MBA-103 Gestão de Marketing - 4
• MBA-104 Liderança de ponta - 4

2º Semestre - Kit de ferramentas de dados e análise

• MBA-105 Business Analytics Foundation - 4
• MBA-106 Estatísticas de Negócios - 4
• MBA-107 Métodos de Análise Preditiva - 4
• Programação MBA-108 para Analytics usando R - 4

3º Semestre – Aplicação e Visualização de Ciência de Dados

• MBA-109 Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina - 4
• MBA-110 Big Data e NoSQL - 4
• MBA-111 Data Warehousing e gerenciamento - 4
• MBA-112 Visualização de dados e narrativa com o Tableau - 4

4º Semestre – Tomada de decisão usando Data Science

• Análise de Saúde MHA-101 - I - 4
• MHA-102 Métodos de Pesquisa de Negócios - 4
• MHA-103 Gestão de Saúde - 5
• MBA-113 Processamento de Linguagem Natural - 4

5º Semestre – Líderes e Ciência de Dados

• MHA-104 Healthcare Analytics - II - 5
• MHA-105 Tomada de Decisões de Negócios usando Healthcare Analytics - 4
• MHA-106 AI e ML no mundo real e nos negócios - 4

6º Semestre – Aprendizagem Experiencial

• CP-101 Projeto de Consultoria Capstone (Tese de Mestrado) - 12

Créditos totais: 90

O ESDS MBA em análise de saúde se concentra em permitir que os alunos entendam a utilidade de grandes volumes de dados gerados no setor de saúde. Ele permite que os alunos guiem seus conhecimentos estatísticos e analíticos na execução de tarefas mundanas e complicadas em dados confidenciais de saúde. Os alunos aprenderão a relacionar a ciência de dados com a prática e negócios da medicina e aplicar o conhecimento prático para prever muitos parâmetros para pacientes, bem como para prestadores de serviços médicos com base nos dados históricos

Cada aluno no ESDS é combinado com um mentor do setor, de preferência no mesmo setor em que o aluno está trabalhando ou tem aspirações de ingressar. O mentor orienta o aluno ao longo do curso e fornece ao aluno aprendizagem experiencial da vida real, juntamente com a aprendizagem básica que ocorre no programa.

Resultados primários:

1. Construir uma base sólida relativa à natureza e estrutura dos dados de saúde
2. Ser capaz de separar o ruído dos dados
3. Crie uma abordagem baseada em dados para abordar os problemas do dia a dia
4. Desenvolver uma compreensão das várias ferramentas analíticas predominantes no setor de saúde