Ciência de Dados

Aplicada a SST

" o framework completo entre todas as áreas da Segurança e Saúde do Trabalho "

PÚBLICO

ALVO

Profissionais de tecnologia, implantação, customizações, validação técnica, auditorias, compliance, gestão, jurídico, engenharia de Segurança do trabalho, médicina ocupacional Rh's, contadores, administrativo e outras áreas afins.

OBJETIVO

Este curso tem o objetivo de apresentar os conceitos relacionados à área de Ciência de Dados, proporcionar conhecimentos básicos, estado da arte, conhecer o panorama geral das carreiras na área de Data Science e sua aplicação em Saúde e Segurança do Trabalhador sob a ótica da gestão por resultados.

Serão discutidos os assuntos relacionados ao ecossistema de Data Science desde a fase de coleta de dados até a tomada de decisões estratégicas, inclusive passando pelas noçoes de Big Data, Machine Learning, ciclo de vida de um projeto de Data Science e técnicas de manipulação de dados. Será abordada também a utilização desses conhecimentos nos dados relativos à saúde e segurança do trabalhador tais como as tabelas S-2210, S-2220, S-2240 e seus relacionamentos.

CONTEÚDO

1.   O que é ciência de dados e qual a sua importância para a SST.

Relevância da Ciência de dados no contexto atual
Áreas de conhecimento envolvidas
Dados e tomada de decisão

 

​2.  Ciência de dados e big data.

 

 O que é
 Relação entre as duas áreas
 Tipos de dados

 

​3.  Ciência de dados e estatística.

O que é
 Relação e diferença entre as duas áreas
 Importância da estatística para a ciência de dados

 

​4.  Aprendizado de máquina (Machine Learning).

  Relação entre as duas áreas
 Categorias básicas de algoritmos
 Exemplos de algoritmos
 Funcionamento básico dos algoritmos

 

​5. Ciclo de vida e projetos de Data Science

 Atividades básicas
 CRISP-DM - Cross-industry standard process for data mining
 ASUM - Analytics Solution Unified Method
 TDSP - Team Data Science Process

 

6. A análise de dados em SST.

 Importância da tomada de decisão baseada em dados
 Metodologia de aplicação de ciência de dados em SST
 Impactos e benefícios para a organização

7. Como a SST está estruturada e tabulada.

(S-2210, S-2220, S-2240 e seus relacionamentos)

 Panorama geral
 Principais tabelas e seus relacionamentos
 S-2210
 S-2220
 S-2240

8. Técnicas de coleta, limpeza e manipulação de dados.

 KDD - Knowledge Discovery in Database
 CRISP-DM - Cross-industry standard process for data mining

9.Aplicação de ciência de dados em Gestão de SST

 

 Exemplo de aplicação utilizando R       

 

 

 

 

Pós-Doutorando pela Escola Nacional de Saúde Pública - ENSP, Doutor em Ciências da Saúde (UnB-2008). Mestre em Prevención y Protección en Riesgos Laborales (Univ. Alcalá de Henares, Espanha - 2004), Especialista em Engenharia de Segurança do Trabalho (UnB-2002). Especialista em Ciências Contábeis (FGV-2001). Graduando em Direito pela UNIP-DF.(Desde 2016). Graduado em Engenharia Mecânica (UFBA-1996), Auditor-Fiscal da Receita Federal do Brasil (Desde AFRFB-1998). Coordenador da pós-graduação de Engenharia de Segurança do Trabalho da UNIP-DF (Desde 2009), Técnico em Construção - Petrobras (1985-1998). Autor do Nexo Técnico Epidemiológico Previdenciário ? NTEP (Incorporado no ordenamento jurídico pela lei 11.430/06). Autor: Fator Acidentário de Prevenção ? FAP (Incorporado no ordenamento jurídico pela Resolução CNPS 1.236/2004). Idealizador do Perfil Profissiográfico Previdenciário - PPP (Incorporado no ordenamento jurídico pelo Anexo XV da Instrução Normativa INSS/DC Nº 78 - de 16 de julho de 2002). Idealizador dos Eventos sobre SST no eSocial (Incorporado no ordenamento jurídico pelo Decreto nº 8373/2014). Responsável pela Redação do atual Capitulo X da IN 971/09 da RFB que trata exclusivamente de Riscos Ocupacionais. Autor dos Livros (Editora LTr): NTEP e FAP ? Um novo Olhar sobre a Saúde do Trabalhador; Exótico ao Esotérico: Uma sistematização da Saúde do Trabalhador; e Fator de Risco Ruído no eSocial: da Engenharia ao Direito. Praticou defesa oral em audiência pública, 24/08/2012, do STF sobre Banimento do Amianto (https://youtu.be/vKe8d6Zrfjg), que ao final se consumou banido alinhado à tese defendida pelo profissional. Participou de documentário sobre SST em frigoríficos vencedor de prêmio Carne e Osso (https://youtu.be/imKw_sbfaf0).

 

É especialista em Orientação a Objetos e Sistemas distribuídos pela Universidade de Brasília e possui graduação em Ciência da Computação pela Pontifícia Universidade Católica de Goiás. Atualmente é Analista de Tecnologia da informação do Ministério Público do Trabalho (MPT) onde atua como Cientista de Dados na Secretaria de Pesquisa e Análise de Informações desenvolvendo projetos de Data Science para potencializar a atuação finalística do MPT. Também tem passagem profissional pelo Ministério Público Federal e Tribunal Superior Eleitoral onde atuou nas áreas de Desenvolvimento de Sistemas, Metodologias de Desenvolvimento e Análise de Negócio.

http://lattes.cnpq.br/4568083731398179

Paulo Francisco Vieira de Araújo

Prof. Dr. Paulo Rogério Albuquerque de Oliveira

(Criador da SST no eSocial, FAP e NTEP)

INSTRUTORES:

 

Professor de cursos de Graduação e Pós-Graduação em Tecnologia da Informação. Assessor em Tecnologia da Informação e Inteligência da Coordenadoria de Análise e Pesquisa de Informações (CAPI) do Ministério Público do Trabalho (Ministério Público da União). Graduado em Tecnologia em Processamento de Dados pela UNIBRAPAR, com especialização em desenvolvimento orientado a objeto pela UNICESP. Atuou como pesquisador colaborador da Universidade de São Paulo (USP), da Universidade de Brasília (UnB) e da Universidade Federal da Bahia (UFBA) em projetos de desenvolvimento de políticas públicas com o uso de recursos de Tecnologia da Informação. Coordenou cursos de graduação e pós-graduação em Tecnologia da Informação da Faculdade UNISABER. Gerenciou o desenvolvimento da solução "Sistema Móvel Gerencial de Ocorrências" da Secretaria de Segurança Pública do Distrito Federal (SSP-DF), bem como de sistemas corporativos no âmbito do Ministério do Trabalho e da Previdência Social (MTPS). Participou do grupo de trabalho que implementou o Nexo Técnico Epidemiológico Previdenciário (NTEP) e o Fator Acidentário de Prevenção (FAP), criados pelas Leis n. 11.430/2006 e 10.666/2003. Criou a plataforma computacional do Sistema de Tratamento de Dados CNIS/SUB para Saúde do Trabalhador (Altruísta - INSS), com foco em monitoramento de benefícios por incapacidade. Atuou por mais de dez anos como analista de sistemas sênior e como gerente de projetos. Tem experiência na aplicação de recursos de Tecnologia da Informação em diagnósticos investigatórios, gerenciais e de inteligência, sobretudo em matéria de relações do trabalho, saúde pública, segurança pública, perícia forense e anti-forense, gestão do conhecimento, esteganografia, criptografia; e em desenvolvimento de soluções de datadiscovery, data mining e business intelligence. Mestrando em Computação Aplicada na Universidade de Brasília. Autor/Co-autor de trabalhos científicos publicados no Brasil e no exterior. http://lattes.cnpq.br/2521932559544440

 William Rosa de Souza

PRÉ - REQUISITO*
*Para o entendimento completo nas áreas afins do eSocial

CERTIFICADOS:


Os participantes receberão certificado de participação se atenderem, no mínimo, 80% das aulas previstas, assim como cópia de todo material utilizado como audiovisual.

DATA : 23 de março de 2019.

CARGA HORÁRIA: 08 horas ( Teoria e prática).

 

Sábado das 8h as 18h.

 

 

Coffee break
Material didático digital
Certificado de conclusão

 

CONSIDERAÇÕES PARA RESSARCIMENTO:

Observações: Caso não ocorra o pagamento até o vencimento, a inscrição será cancelada.


Desistência: Até 30 dias úteis antes do curso a devolução da inscrição será integral.

Após este período, a devolução será de 50% do valor pago ( custos e despesas operacionais do processo de inscrição  ex: apostila, crachá, reserva de vaga ).

Cancelamento ou adiamento de cursos: A confirmação do curso será feita com, no mínimo, 05 dias antes do início do treinamento. Caso não tenha quórum mínimo, os cursos serão adiados ou cancelados. Nesse caso, o valor pago será integralmente devolvido.

Os cursos serão realizados mediante um quorum mínimo participantes. Caso não venha a ser atingido esse número mínimo, entraremos em contato para agendar nova data e/ou comunicar o cancelamento.

Os valores pagos serão reembolsados por meio de depósito na conta bancária de titularidade da empresa/pessoa física pagante, em caso de cancelamento do curso/palestra. A empresa notificará até 24 (vinte e quatro) horas antes do evento o cancelamento ou a transferência do curso/palestra. A presente empresa não se responsabiliza por quaisquer outros valores que eventualmente tenham sido gastos pelo inscrito, a qualquer título, tais como passagem aérea, rodoviária, combustível, hospedagem, etc.

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