Admisión 2022

Curso Análisis de grandes volúmenes de datos en salud

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Duración

24 horas

Horario

Modalidad e-learning

Asincrónico

Valor Arancel

Arancel $340.000

Descripción

El presente curso revisa conceptos de Big Data o análisis de grandes volúmenes de datos en salud, junto con el tratado, limpieza y entendimiento de datos de éste sector.

Finalmente, se revisan algoritmos y técnicas necesarias para el análisis y transformación de datos en conocimiento útil para la toma de decisiones.

Contempla 24 horas de trabajo en plataforma virtual que funciona como repositorio de información, dónde los alumnos podrán revisar vídeo clases, acceder a material adicional y realizar test online.

Programa de Formación en Salud Digital

El presente curso forma parte de un Programa de Formación en Salud Digital de 5 cursos, reconociéndose la obtención de un diploma, haber cursado 3 de ellos.

  • Alfabetización digital en salud conceptos y fundamentos
  • Tecnologías y requerimientos para telemedicina
  • Análisis de grandes volúmenes de datos en salud
  • Seguridad de la información en salud
  • Grd como herramienta de gestión clínica-financiera hospitalaria

Cursos certificados por la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Concepción.

Dirigido a

Orientado a disminuir las brechas de conocimientos entre la salud y la ingeniería, fortaleciendo la construcción de capacidades en sistemas de información y análisis de datos.

Dirigido a que los profesionales de las distintas carreras del sector de la salud, puedan interiorizarse sobre nuevas plataformas que agilizan la toma de decisiones en las organizaciones.

Programa

MODULO I

Introducción a Big Data: ¿qué es y para qué sirve?

 

MODULO II

Probabilidades

MODULO III

Estadísticas en salud

MODULO IV

Exploración y limpieza de datos

MODULO V

Introducción al aprendizaje computacional


MODULO VI

Interpretación de resultados para la toma de decisiones

Docentes

Julio Godoy

PhD. Cs de la Computación Universidad de Minnesota

Conceptos básicos de redes datos como habilitantes para telemedicina

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Sergio Sobarzo

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