Introducción a la Ciencia de Datos en Salud
Dirigido a: Estudiantes y profesionales interesados en ciencia de datos en salud para investigación epidemiológica.
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Dirigido a
Estudiantes y profesionales interesados en investigación en salud pública.
¿Qué aprenderás?
Este curso capacitará a los participantes en los fundamentos de la ciencia de datos aplicada al ámbito de la salud, dotándolos de las herramientas necesarias para explorar, limpiar y analizar datos clínicos mediante Python. Asimismo, se abordarán técnicas de modelado predictivo, tanto supervisado como no supervisado, para la generación de insights relevantes en el contexto sanitario. Los estudiantes desarrollarán habilidades en la visualización de datos a través de Power BI, permitiendo comunicar de manera efectiva los hallazgos a audiencias diversas. Finalmente, se enfatizará en la importancia de la ética y la seguridad en el manejo de datos de salud, así como en la presentación de proyectos prácticos que integren los conocimientos adquiridos.
Sobre el Curso Virtual
Presentación
Los participantes serán capaces de identificar, recopilar, procesar y analizar datos de salud utilizando técnicas de ciencia de datos. Se revisará de forma aplicada el proceso de limpieza, análisis exploratorio, modelado predictivo y visualización de datos con herramientas como Python, Orange y Power BI, enfocándose en la toma de decisiones informada. Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de aplicar técnicas básicas de ciencia de datos para analizar información de salud e implementar modelos predictivos para la toma de decisiones informadas en su entorno clínico o administrativo.
Temario
UNIDAD
CONTENIDO
MÓDULO 1:FUNDAMENTOS DE CIENCIA DE DATOS EN SALUD
- Fundamentos de la Ciencia de Datos, Exploración y Preparación de Datos, Análisis Exploratorio de Datos (AED) con Python, Discusión grupal.
MÓDULO 2: MODELOS PREDICTIVOS EN SALUD
- Introducción a los Modelos Predictivos, Modelos Supervisados (Regresión Lineal y Logística), Modelos No Supervisados (Clustering y Segmentación).
MÓDULO 3: VISUALIZACIÓN DE DATOS Y COMUNICACIÓN DE RESULTADOS
- Fundamentos de la Visualización de Datos, Herramientas de Visualización (Power BI, Python), Comunicación Efectiva de Resultados.
MÓDULO 4: ÉTICA, SEGURIDAD DE DATOS Y PRESENTACIÓN DEL TRABAJO PRÁCTICO
- Principios Éticos en el Uso de Datos en Salud, Seguridad de Datos y Cumplimiento Normativo, Presentación de Avance del Trabajo Práctico Final.
Certificación
La Facultad de Salud Pública y Administración de la Universidad Peruana Cayetano Heredia otorgará a las participantes:
- Certificado
- Cuando el participante haya aprobado satisfactoriamente las actividades según los requisitos establecidos y registrado una asistencia mínima de 70% a las actividades presenciales.
- Constancia de participación o asistencia
- Cuando el participante no haya superado nota mínima aprobatoria o tenga inasistencia superior al 30% a las actividades presenciales.
Certificado Public Health Bootcamp
Al aprobar tres cursos del Programa de Extensión en Salud Pública, podrás obtener un certificado que respalde tus conocimientos avanzados en Salud Pública.
Docente
-
Paulo Camilo Vela Antón
Magíster en Informática Biomédica en Salud Global de la UPCH. Cuenta con estudios en Gestión de la Tecnología y la Innovación y Diplomacia Científica. Miembro de la Royal Academy of Engineering de Reino Unido a través del programa "Leaders in Innovation Fellowships", y participante activo del programa "Engineering for Change" de EEUU, comunidad internacional enfocada en el diseño de soluciones ingenieriles con impacto social en las áreas de salud, energía y medio ambiente. Sus proyectos de investigación se enfocan en temas como Internet de las Cosas Médicas, Big Data en Salud y Clinical Machine Learning. En la actualidad se desempeña como docente investigador de la Escuela de Ingeniería, a cargo de la cátedra "Fundamentos de Biodiseño" en la carrera de Ingeniería Biomédica UPCH – PUCP, y también labora como investigador para el Instituto de Evaluación de Tecnologías en Salud e Investigación (IETSI) de EsSalud.
Información general
Inscripciones
03/02/2025
Fecha de inicio
03/02/2025
Fecha de termino
28/02/2025
Horario de clases
- lunes 03, 10, 17 y 24 de febrero (clases)
- viernes 14 de febrero (foro)
- 9:00 a.m. a 1:00 p.m
Modalidad
Virtual
Duración
04 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.