Marcia Aparecida Pereira Mateus

Possui graduação em Enfermagem e Obstetrícia pela Universidade de Brasília (1985), mestrado em Ciências da Saúde pela Universidade de Brasília (2005). Especialização em Analista de Sistema pela Funcep (1988). Trabalhou 30 anos na Secretaria de Estado de Saúde do DF ? SES/DF, como Enfermeira, e como Analista de Sistema, onde ocupou diversos cargos de direção e gerência na área de informatização, gestão; planejamento e políticas públicas de saúde; modelos de atenção à saúde; modelos orçamentários, controle e avaliação; recursos humanos; georreferenciamento; capacitação; sistemas de informatização e informações em saúde, em geral. Executora e Coordenadora de vários programas dentre eles: a Implantação do Cartão Nacional de Saúde e a Informatização da SES/DF.Atuou como docente para graduação na UNB (convidada), ministrando: Informação e Informática em Saúde; Orientadora e membro de banca em diversos cursos de pós graduação na área de Saúde Coletiva e em cursos de capacitação profissional para o sistema de saúde. Na Área Federal, atuou em atividades pelo Ministério de Saúde: Conselhos, Comissões e Consultoria. Pelo Conass - Conselho Nacional dos Secretários de Saúde, atuou como representante do Distrito Federal e da Região Centro Oeste, como Membro da Câmara Técnica de Informação e Informática em Saúde.Atualmente - Fazendo Pós-Graduação em Ciências de Dados pelo IESB, com ênfase em Data Mining e Machine Learning, Big Data. Tem experiência na área de Enfermagem, Administração Hospitalar e Informação Informática em Saúde com ênfase em Sistemas de Informação em Saúde.

graduation at Enfermagem e Obstetrícia from Universidade de Brasília (1985) and master's at Neurology from Universidade de Brasília (2005). Has experience in Nursing, focusing on Adult and Elderly Health Nursing, acting on the following subjects: saúde mental no trabalho, doenças mentais no trabalho, incapacidade para o trabalho, licenças do trabalho and licença do trabalho. Specializing in Data Sciences with an emphasis on Data Mining, Machine Learning, Big Data.