• Ativar e consolidar os conhecimentos prévios de estatística e programação, aplicados de forma específica

• Conhecer os princípios básicos de Álgebra Linear e a sua aplicação no processamento de dados neurocientíficos

• Aplicar técnicas estatísticas e computacionais para a deteção, caracterização e remoção de ruído em dados neurocientíficos

• Implementar métodos de segmentação e normalização para identificar regiões de interesse em neuroimagens e corrigir variações intersujeito

• Saber aplicar metodologias estatísticas avançadas de análise de séries temporais e comparações espaciais em análises neurocientíficas

Os métodos de ensino estão projetados para promover uma integração entre conhecimento teórico e aplicação prática. Aulas expositivas proporcionarão a base conceitual, enquanto laboratórios práticos e projetos permitirão aos estudantes aplicar diretamente os conhecimentos em situações reais de análise de dados neurocientíficos.