MOOC de Big Data e Inteligencia artificial para la investigación clínica
€100
Sobre el curso
En el actual contexto tecnológico y digital, el sector de la salud no se puede quedar rezagado y por el contrario debe apostar a la digitalización de sus actividades, con todo lo que implica el manejo de los datos, utilizando tecnología de punta. Este curso busca busca que el estudiante adquiera los conocimientos iniciales para entrar en ese proceso de analítica avanzada de datos, donde el BIG DATA y la Ciencia de Datos juegan un papel fundamental.
En el MOOC de Big Data e Inteligencia artificial para la investigación clínica buscamos que el estudiante vaya incursionando en estas nuevas áreas, para que al menos de forma muy preliminar logre aplicar sus primeros algoritmos de inteligencia artificial, y de Aprendizaje automático ( Machine Learning ), en sus propias investigaciones clínicas.
Impulsando el cambio de los líderes tecnológicos.
Learn different.
Syllabus
El vertiginoso crecimiento de las tecnologías digitales en las últimas décadas han producido un impacto importantísimo en el campo de la Salud. El internet de las cosas médicas (IoMT), el Big Data y la Inteligencia Artificial se están convirtiendo en el día a día de los profesionales en salud. Por ello el profesional de las ciencia de la salud debe incorporar dentro de sus herramientas de trabajo el uso y aprovechamiento de un conjunto de elementos que podrán resultar novedosos como lo son las Bases de datos, los algoritmos y las redes neuronales. El conocer este tipo de tecnologías le permitirá al profesional sacar más provecho de la información disponible de cara a brindar una atención de mayor calidad a sus pacientes de forma creativa, innovadora y con un impacto mucho mayor. En este curso corto vamos a incursionar en uno de los grandes capítulos que incluye nuestro master de investigación con datos clínicos con el fin de que el el estudiante haga una inmersión en un conjunto de tecnologías relacionadas con el Big Data y la ciencia de datos enfocados en el área de la salud. Esto se hará a través del uso y aprovechamiento de un conjunto de herramientas para la recolección, manipulación y transformación de los datos, así como la creación de algoritmos y el uso de Analítica Avanzada de Datos.
Temario
1. - Conceptos Básicos sobre BIG DATA y Ciencia de datos 2. - El uso de herramientas de Ciencia de datos ( Jupyter Notebook) 3. - El uso de algoritmos supervisados de aprendizaje automático 4. - Prácticas con el uso de algoritmos sobre un set de datos sanitarios 5. - Evaluación de algoritmos de Machine Learning en salud
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