Ferramentas

Para garantir uma experiência de aprendizado prática e acessível, este e-book utilizará uma combinação de ferramentas que possibilitam a análise de dados de forma simplificada, mesmo para aqueles que possuem pouca ou nenhuma experiência com programação. As três principais componentes deste ambiente são: o Google Colab, a linguagem de programação Python e as bases de dados públicas do DataSUS. A seguir, exploraremos cada um deles em detalhes, explicando seu papel no processo de análise de dados e como eles se integram para oferecer um aprendizado eficaz.

Google Colab

O Google Colab (Colaboratory) é uma plataforma gratuita de notebooks interativos, baseada na nuvem, que permite aos usuários escrever e executar código Python diretamente no navegador, sem a necessidade de instalar nada no computador. Ele é especialmente adequado para quem está começando a aprender Python, pois elimina a complexidade de configurar um ambiente local de programação. Tudo o que você precisa é de uma conta Google para acessar a plataforma e começar a programar.

Além de ser prático, o Google Colab oferece recursos poderosos, como o suporte a bibliotecas de machine learning, ciência de dados e visualização de dados, como Pandas, NumPy e Matplotlib, que serão amplamente utilizadas ao longo deste e-book. Outra vantagem é que o Colab permite a fácil integração com o Google Drive, possibilitando o armazenamento e o compartilhamento de arquivos diretamente da nuvem, o que facilita o acesso a dados de qualquer lugar e a colaboração em projetos.

Python

O Python é uma das linguagens de programação mais utilizadas no mundo, especialmente em áreas que envolvem análise de dados, como a saúde. Sua sintaxe simples e intuitiva torna o Python ideal para quem está começando, ao mesmo tempo que sua vasta gama de bibliotecas especializadas permite que ele seja utilizado para tarefas complexas, como manipulação de grandes bases de dados, estatísticas avançadas e aprendizado de máquina.

Python é uma linguagem de programação de alto nível e propósito geral, próxima da linguagem humana, o que facilita a leitura e manutenção do código. Ela abstrai detalhes do hardware e possui uma sintaxe clara, permitindo que os programadores se concentrem na resolução de problemas. Sua versatilidade permite aplicações em diversas áreas, como desenvolvimento web, análise de dados, inteligência artificial e automação, tornando-a popular em várias indústrias.

Neste e-book, o Python será utilizado para todas as etapas do processo de análise de dados: desde o download e a limpeza das bases do DataSUS, passando pela análise e visualização dos dados, até a geração de relatórios e gráficos que poderão ser usados para apoio à tomada de decisão em saúde. As bibliotecas principais que serão exploradas incluem, entre outras:

BIBLIOTECAS:

Pandas: para manipulação e análise de dados;

NumPy: para operações matemáticas e vetoriais;

Matplotlib e Seaborn: para visualização de dados;

Requests: para acesso e download de dados da internet, como as bases do DataSUS.

A combinação dessas ferramentas permitirá que você processe grandes volumes de dados de maneira eficiente, automatize análises e gere visualizações claras e precisas, transformando dados brutos em informações úteis para o setor da saúde.

DataSUS

O DataSUS é o principal repositório de dados de saúde pública no Brasil. Ele disponibiliza uma vasta quantidade de informações relacionadas à saúde da população, abrangendo registros de nascimentos, adoecimentos, internações, procedimentos ambulatoriais, mortalidade, entre outros. Essas bases de dados são essenciais para a gestão de políticas públicas de saúde, planejamento estratégico de ações e pesquisas acadêmicas.

As bases de dados do DataSUS são atualizadas regularmente e estão organizadas em diferentes sistemas de informação, como o SIH/SUS (Sistema de Informações Hospitalares), SINAN (Sistema de Informação de Agravos de Notificação), SIM (Sistema de Informações sobre Mortalidade) e SINASC (Sistema de Informação sobre Nascidos Vivos). Neste e-book, exploraremos como baixar esses dados diretamente do site do DataSUS, como importar e tratar esses arquivos utilizando Python, e como realizar análises para obter insights valiosos sobre a saúde da população brasileira.

Ao longo do e-book, você aprenderá a usar o Google Colab e o Python para manipular essas bases de dados, realizando análises que vão desde a compreensão de padrões de adoecimento e mortalidade até a avaliação do impacto de políticas de saúde. Essa integração entre ferramentas poderosas e bases de dados ricas permite que alunos, pesquisadores e gestores de saúde gerem informações robustas que podem subsidiar decisões de saúde pública e contribuir para a melhoria dos serviços de saúde no Brasil.

RESUMO:

Esse capítulo estabelece a base de conhecimento e as ferramentas que serão usadas ao longo do e-book, promovendo um aprendizado focado na prática e na aplicabilidade das soluções em saúde pública.