A Fiocruz lançou uma nova capacitação gratuita voltada ao fortalecimento da produção e uso de dados no Sistema Único de Saúde. O curso “Introdução à análise de dados para pesquisa no SUS” surge em um momento em que o volume de informações disponíveis na saúde cresce rapidamente e exige profissionais capazes de tratar, interpretar e transformar esses dados em conhecimento útil para pesquisa, gestão e formulação de políticas públicas.
A iniciativa é fruto de uma parceria entre o Campus Virtual Fiocruz, o Programa de Computação Científica da Fiocruz (Procc) e o Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde (Cidacs/Fiocruz Bahia). A formação, totalmente online e certificada, tem como público principal trabalhadores do SUS e estudantes de graduação e pós-graduação em saúde, embora seja aberta a qualquer pessoa interessada em aprender conceitos básicos de análise estatística e uso de ferramentas de software livre.
A proposta do curso é habilitar profissionais para lidar com diferentes bases de dados da saúde, como registros assistenciais, informações de vigilância epidemiológica e cadastros nacionais, além de promover boas práticas de visualização e interpretação de dados. O conteúdo foi desenvolvido para apoiar a rotina de quem trabalha com planejamento, monitoramento e avaliação de ações em saúde.
Estrutura da capacitação
A formação é composta por três módulos liberados de forma gradual. O primeiro módulo, já disponível, trata de lógica e linguagem de programação — conhecimentos essenciais para manipulação e organização de dados. O segundo módulo será disponibilizado em 16 de dezembro, e o terceiro será lançado na sequência. Esta capacitação integra o Programa de Formação em Ciência de Dados e Informações em Saúde para o SUS, que já disponibilizou outros cursos, como Introdução à Saúde Digital e Informação para o SUS: políticas e sistemas, ambos ainda com inscrições abertas.
O lançamento do novo curso ocorreu durante o 14º Congresso Brasileiro de Saúde Coletiva (Abrascão 2025), realizado em Brasília. O evento reuniu milhares de pesquisadores e profissionais da área e destacou temas urgentes, como clima, equidade e democracia, refletindo sobre os impactos das emergências climáticas na saúde, na biodiversidade e na desigualdade social.
Relevância da formação
O curso reforça a importância crescente da ciência de dados na saúde pública. Tecnologias como modelagem estatística e aprendizado de máquina vêm permitindo análises mais rápidas e precisas, essenciais para monitorar cenários epidemiológicos, prever riscos e subsidiar políticas eficientes. Nesse contexto, profissionais capazes de compreender e aplicar métodos analíticos têm se tornado fundamentais para fortalecer a atuação do SUS, ampliar a eficiência de processos e reduzir desigualdades no acesso à saúde.
Os coordenadores da iniciativa, Carlos Antonio de Souza Teles Santos (Cidacs/Fiocruz Bahia) e Alexandra Ribeiro Mendes de Almeida (Procc/Fiocruz), reforçam que a formação tem potencial para transformar o trabalho cotidiano dos profissionais do sistema público. Ambos destacam que o domínio das técnicas de análise de dados melhora a capacidade de antecipar problemas, acompanhar resultados e tomar decisões baseadas em evidências, contribuindo para um SUS mais eficaz, sustentável e transparente.
Sobre o Programa de Formação em Ciência de Dados para o SUS
O curso integra um programa mais amplo desenvolvido pela Fiocruz em parceria com o Ministério da Saúde, especialmente por meio do DataSUS. O projeto envolve diversas unidades da Fundação e instituições colaboradoras e tem como objetivo qualificar profissionais para utilizar dados de forma estratégica. Além de cursos modulares, o programa prevê futuramente uma especialização e disciplinas aplicadas aos programas de pós-graduação da Fiocruz.
Conteúdo do curso
A capacitação tem carga horária total de 50 horas distribuídas em três módulos:
Módulo 1 – Lógica e Linguagem de Programação
• Introdução à lógica de programação
• Fundamentos de linguagem de programação
Módulo 2 – Estatística Descritiva e Comunicação de Resultados
• Análise exploratória e descritiva
• Métodos e formas de visualização de dados
Módulo 3 – Modelos Estatísticos
• Inferência estatística
• Modelos lineares e não lineares
• Análise de dados dependentes (multiníveis, séries temporais e sobrevida)
• Aplicação prática dos modelos
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Fonte: campusvirtual.fiocruz.br
