Bigdata Analytics Aplicado a Ciencias Médicas
Dirigido a: Profesionales y académicos de las ciencias médicas, ingenieros biomédicos, estadísticos, analistas de datos y cualquier otro profesional interesado en la aplicación de Big Data en la salud.
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Dirigido a
Profesionales y académicos de las ciencias médicas, ingenieros biomédicos, estadísticos, analistas de datos y cualquier otro profesional interesado en la aplicación de Big Data en la salud.
¿Qué aprenderás?
El objetivo del curso es capacitar a los participantes en el uso de técnicas avanzadas de análisis de datos y Big Data para la solución de problemas complejos en el ámbito de la salud. Los estudiantes aprenderán a manejar grandes volúmenes de datos, aplicar algoritmos de machine learning y utilizar herramientas de visualización para mejorar la toma de decisiones clínicas y administrativas.
Sobre el Curso Virtual
Presentación
En el ámbito de las ciencias médicas, el manejo y análisis de grandes volúmenes de datos (Big Data) se ha convertido en una herramienta crucial para mejorar la calidad de la atención médica, optimizar los procesos de gestión y desarrollar investigaciones innovadoras. Este curso ofrece una formación integral sobre las técnicas y herramientas de Big Data aplicadas específicamente al campo de la salud, proporcionando a los estudiantes las habilidades necesarias para transformar datos masivos en información valiosa para la toma de decisiones.
Temario
UNIDAD
CONTENIDO
01.
Introducción al Big Data en Ciencias Médicas
- Conceptos básicos de Big Data
- Importancia del Big Data en la salud
- Ética y privacidad de los datos en salud
- Integración de Big Data con inteligencia artificial y otras tecnologías emergentes
02.
Herramientas y Tecnologías de Big Data
- Bases de datos y almacenamiento de grandes volúmenes de datos
- Herramientas de procesamiento de datos
- Introducción a las plataformas de Big Data en la nube
03.
Análisis de Datos en Ciencias Médicas
- Métodos estadísticos aplicados al Big Data
- Algoritmos de machine learning y su aplicación en salud
- Técnicas de minería de datos
04.
Visualización de Datos
- Principios de visualización de datos
- Herramientas de visualización: Tableau, Power BI, D3.js
- Casos de estudio en salud
05.
Aplicaciones Clínicas de Big Data
- Análisis predictivo para la toma de decisiones clínicas
- Gestión de datos de pacientes y registros electrónicos de salud
06.
Proyectos de Big Data en Ciencias Médicas
- Desarrollo y gestión de proyectos de Big Data en salud
- Taller práctico: diseño y ejecución de un proyecto
Certificación
La Escuela de Posgrado de la Universidad Peruana Cayetano Heredia podrá otorgar al final del curso:
- Certificado
- Cuando el participante haya aprobado satisfactoriamente el curso con nota igual o mayor a 11.00 (no aplica redondeo en la nota promedio final), habiendo cumplido con la asistencia mínima requerida del 70% de actividades.
- Además deberá contar con el grado académico universitario:
- Peruanos: Grado de bachiller universitario, verificable (SUNEDU o mediante entrega de copia del grado académico a la Escuela de posgrado-UPCH).
- Extranjeros: Entrega de Constancia de grado académico a la Unidad de Gestión Digital UPCH
- Constancia de participación o asistencia:
- Cuando el participante no obtenga la nota aprobatoria en el promedio final y habiendo asistido y cumplido con el 70% de las actividades programadas.
Coordinador
-
Raymi Antononio Vásquez Moreno
Ingeniero Mecánico de la Universidad de Santiago de Chile. Magíster en Gestion de Activos y Mantenimiento Universidad Técnica Federico Santa María. Candidato a Doctor de la Universidad de Chile. Con Diplomatura en Big Data Analytics en Confiabilidad y Mantenimiento de la Universidad de Chile. Gerente de tecnología y proyectos en temáticas I+D+i. Académico Docente de la Universidad de Chile , de la Universidad Técnica Federico Santa María y la Universidad Nacional Andres Bello. Linea principal de investigación: BigData e Inteligencia artificial aplicado en multiples sistemas. Formación complementaria en dramaturgia y direccion teatral.
Información general
Inscripciones
20/09/2024
Fecha de inicio
20/09/2024
Fecha de termino
–
Horario de clases
7:00PM – 9:15PM
Modalidad
Virtual
Duración
08 semanas
Consideraciones importantes (*)
01.
La UPCH se reserva el derecho de cancelar el curso si no llega al cupo mínimo de participantes hasta el mismo día de inicio del curso.
02.
No hay devolución de dinero, salvo que se cancele el dictado del curso.
03.
Los cursos no son transferibles.
04.
El retiro del curso es sólo académico y no económico. Si por algún motivo justificado el participante se retira del curso solo con aprobación del área de Educación Contínua podrá realizar el curso en su siguiente versión.
05.
Los certificados y constancias se emiten solo en versión digital.
(*) La UPCH se reserva el derecho de modificar o cancelar el inicio programa, si no llegan al cupo mínimo de estudiantes matriculados, hasta el mismo día de inicio del programa.
Asesora del Programa
Carol Saldarriaga
Presentación
En el ámbito de las ciencias médicas, el manejo y análisis de grandes volúmenes de datos (Big Data) se ha convertido en una herramienta crucial para mejorar la calidad de la atención médica, optimizar los procesos de gestión y desarrollar investigaciones innovadoras. Este curso ofrece una formación integral sobre las técnicas y herramientas de Big Data aplicadas específicamente al campo de la salud, proporcionando a los estudiantes las habilidades necesarias para transformar datos masivos en información valiosa para la toma de decisiones.
Temario
UNIDAD
CONTENIDO
01.
Introducción al Big Data en Ciencias Médicas
- Conceptos básicos de Big Data
- Importancia del Big Data en la salud
- Ética y privacidad de los datos en salud
- Integración de Big Data con inteligencia artificial y otras tecnologías emergentes
02.
Herramientas y Tecnologías de Big Data
- Bases de datos y almacenamiento de grandes volúmenes de datos
- Herramientas de procesamiento de datos
- Introducción a las plataformas de Big Data en la nube
03.
Análisis de Datos en Ciencias Médicas
- Métodos estadísticos aplicados al Big Data
- Algoritmos de machine learning y su aplicación en salud
- Técnicas de minería de datos
04.
Visualización de Datos
- Principios de visualización de datos
- Herramientas de visualización: Tableau, Power BI, D3.js
- Casos de estudio en salud
05.
Aplicaciones Clínicas de Big Data
- Análisis predictivo para la toma de decisiones clínicas
- Gestión de datos de pacientes y registros electrónicos de salud
06.
Proyectos de Big Data en Ciencias Médicas
- Desarrollo y gestión de proyectos de Big Data en salud
- Taller práctico: diseño y ejecución de un proyecto
Certificación
La Escuela de Posgrado de la Universidad Peruana Cayetano Heredia podrá otorgar al final del curso:
- Certificado
- Cuando el participante haya aprobado satisfactoriamente el curso con nota igual o mayor a 11.00 (no aplica redondeo en la nota promedio final), habiendo cumplido con la asistencia mínima requerida del 70% de actividades.
- Además deberá contar con el grado académico universitario:
- Peruanos: Grado de bachiller universitario, verificable (SUNEDU o mediante entrega de copia del grado académico a la Escuela de posgrado-UPCH).
- Extranjeros: Entrega de Constancia de grado académico a la Unidad de Gestión Digital UPCH
- Constancia de participación o asistencia:
- Cuando el participante no obtenga la nota aprobatoria en el promedio final y habiendo asistido y cumplido con el 70% de las actividades programadas.
Coordinador
-
Raymi Antononio Vásquez Moreno
Ingeniero Mecánico de la Universidad de Santiago de Chile. Magíster en Gestion de Activos y Mantenimiento Universidad Técnica Federico Santa María. Candidato a Doctor de la Universidad de Chile. Con Diplomatura en Big Data Analytics en Confiabilidad y Mantenimiento de la Universidad de Chile. Gerente de tecnología y proyectos en temáticas I+D+i. Académico Docente de la Universidad de Chile , de la Universidad Técnica Federico Santa María y la Universidad Nacional Andres Bello. Linea principal de investigación: BigData e Inteligencia artificial aplicado en multiples sistemas. Formación complementaria en dramaturgia y direccion teatral.
Información general
Inscripciones
20/09/2024
Fecha de inicio
20/09/2024
Fecha de termino
–
Horario de clases
7:00PM – 9:15PM
Modalidad
Virtual
Duración
08 semanas
Consideraciones importantes (*)
01.
La UPCH se reserva el derecho de cancelar el curso si no llega al cupo mínimo de participantes hasta el mismo día de inicio del curso.
02.
No hay devolución de dinero, salvo que se cancele el dictado del curso.
03.
Los cursos no son transferibles.
04.
El retiro del curso es sólo académico y no económico. Si por algún motivo justificado el participante se retira del curso solo con aprobación del área de Educación Contínua podrá realizar el curso en su siguiente versión.
05.
Los certificados y constancias se emiten solo en versión digital.
(*) La UPCH se reserva el derecho de modificar o cancelar el inicio programa, si no llegan al cupo mínimo de estudiantes matriculados, hasta el mismo día de inicio del programa.