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Curso Gratuito Curso Superior de Big Data aplicado a la Salud

Duración: 200
EURO624fc6ce5ffd3
Valoración: 4.5 /5 basada en 42 revisores
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Para qué te prepara este curso subvencionado Curso Gratuito Curso Superior de Big Data aplicado a la Salud:

El Big Data en el sector de la salud puede tener multitud de aplicaciones, como en el estudio de la transmisión de enfermedades (de hecho, durante la pandemia del COVID19 el Big Data ha sido muy utilizado), como elemento de seguridad en tratamientos farmacológicos, en la gestión de recursos humanos, en diagnósticos médicos, etc. Este curso te prepara para que seas capaz de aplicar el Big Data en todos estos casos de forma eficaz.

A quién va dirigido:

Este Curso de Big Data aplicado a la salud está dirigido a dos ramas de alumnos: por un lado, aquellos estudiantes y profesionales de ramas sanitarias como la medicina o la enfermería que quieran ampliar sus conocimientos para impulsar su carrera; y, por otro lado, profesionales del tratamiento de datos que quieran orientar su carrera al sector sanitario.

Objetivos de este curso subvencionado Curso Gratuito Curso Superior de Big Data aplicado a la Salud:

- Conocer las características y conceptos del Big Data - Entender el uso de las nuevas tecnologías en el sector sanitario - Analizar el término e-health y sus posibilidades

Salidas Laborales:

Este curso, que se desarrolla con una metodología práctica y con contenidos actualizados, te capacita para que puedas ejercer profesionalmente como experto en Big Data en el sector de la salud (tanto pública como privada), liderando proyectos de estrategias de Big Data, como técnico de Big Data, asesor o consultor externo, entre otros.

 

Resumen:

La transformación digital avanza imparable por sectores cada vez más diversos. La pandemia ha acelerado la necesidad de adoptar nuevas estrategias y modelos de negocio. Uno de estos elementos es el Big Data, que en muchas empresas se ha vuelto imprescindible en el tratamiento de datos. El Curso de Big Data aplicado a la Salud es una formación completa que te permitirá adquirir una serie de conocimientos en Big Data muy útiles para el campo sanitario. El sector de la salud suele ser un sector que trabaja con gran cantidad de datos, por lo que la industria demanda cada vez con más frecuencia profesionales formados en Big Data y tratamiento de datos.

Titulación:

Titulación Expedida y Avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales. "Enseñanza No Oficial y No Conducente a la Obtención de un Título con Carácter Oficial o Certificado de Profesionalidad."

Metodología:

Con nuestra metodología de aprendizaje online, el alumno comienza su andadura en INESEM Business School a través de un campus virtual diseñado exclusivamente para desarrollar el itinerario formativo con el objetivo de mejorar su perfil profesional. El alumno debe avanzar de manera autónoma a lo largo de las diferentes unidades didácticas así como realizar las actividades y autoevaluaciones correspondientes. La carga de horas de la acción formativa comprende las diferentes actividades que el alumno realiza a lo largo de su itinerario. Las horas de teleformación realizadas en el Campus Virtual se complementan con el trabajo autónomo del alumno, la comunicación con el docente, las actividades y lecturas complementarias y la labor de investigación y creación asociada a los proyectos. Para obtener la titulación el alumno debe aprobar todas la autoevaluaciones y exámenes y visualizar al menos el 75% de los contenidos de la plataforma. Por último, es necesario notificar la finalización de la acción formativa desde la plataforma para comenzar la expedición del título.

Temario:


MÓDULO 1. BIG DATA INTRODUCCIÓN

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
  1. ¿Qué es Big Data?
  2. La era de las grandes cantidades de información. Historia del big data
  3. La importancia de almacenar y extraer información
  4. Big Data enfocado a los negocios
  5. Open Data
  6. Información pública
  7. IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
UNIDAD DIDÁCTICA 2. FUENTES DE DATOS
  1. Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
  2. Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
UNIDAD DIDÁCTICA 3. OPEN DATA
  1. Definición, Beneficios y Características
  2. Ejemplo de uso de Open Data
UNIDAD DIDÁCTICA 4. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATA
  1. Diagnóstico inicial
  2. Diseño del proyecto
  3. Proceso de implementación
  4. Monitorización y control del proyecto
  5. Responsable y recursos disponibles
  6. Calendarización
  7. Alcance y valoración económica del proyecto
UNIDAD DIDÁCTICA 5. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN
  1. Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
  2. Arquitectura de una solución de Business Intelligence
  3. Business Intelligence en los departamentos de la empresa
  4. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
  5. Sistemas operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
  6. Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
UNIDAD DIDÁCTICA 6. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE
  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
UNIDAD DIDÁCTICA 7. BIG DATA Y MARKETING
  1. Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
  2. Toma de decisiones operativas
  3. Marketing estratégico y Big Data
  4. Nuevas tendencias en management
UNIDAD DIDÁCTICA 8. DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA
  1. Concepto de web semántica
  2. Linked Data Vs Big Data
  3. Lenguaje de consulta SPARQL
UNIDAD DIDÁCTICA 9. INTERNET DE LAS COSAS
  1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  2. ¿Qué es IoT?
  3. Elementos que componen el ecosistema IoT
  4. Arquitectura IoT
  5. Dispositivos y elementos empleados
  6. Ejemplos de uso
  7. Retos y líneas de trabajo futuras

MÓDULO 2. APLICACIÓN DEL BIG DATA Y LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA SALUD

UNIDAD DIDÁCTICA 1. RELACIÓN ENTRE BIG DATA E INTELIGENCIA ARTIFICIAL CON LA SALUD
  1. Relación entre inteligencia artificial y big data
  2. IA y Big Data combinados
  3. El papel del Big Data en IA
  4. Big Data en salud
  5. Necesidad de Big Data en la asistencia sanitaria
  6. Retos del big data en salud
UNIDAD DIDÁCTICA 2. BASES DE DATOS MÉDICAS
  1. Fuentes de datos sobre salud
  2. Importancia de los datos sobre salud
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ANÁLISIS E INTERPRETACIÓN DE BASES DE DATOS MÉDICAS
  1. El cuadro de mando en la atención médica
  2. Ejemplos de cuadros de mando de asistencia sanitaria
  3. Herramienta Tableau
  4. Herramienta Powerbi
  5. Herramienta QlikView
  6. Transformación y modelo de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 4. APLICACIÓN DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL DIAGNÓSTICO MÉDICO
  1. Atención médica generalizada con Big Data
  2. Predicciones de pacientes para una mejor dotación de personal
  3. Registros electrónicos de salud (EHR)
  4. Alertas en tiempo real
  5. Mejora del compromiso del paciente
  6. Prevenir el abuso de opioides en los EE. UU.
  7. Uso de datos de salud para la planificación estratégica informada
  8. Curar el cáncer con Big Data
  9. Análisis predictivo en salud
  10. Reducir el fraude y mejorar la seguridad
  11. Telemedicina
  12. Integrando Big Data con Imágenes Médicas
  13. Una forma de evitar visitas innecesarias a la sala de emergencias

MÓDULO 3. E-HEALTH

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL E-HEALTH Y SU APLICACIÓN
  1. Definición de e-Health
  2. Ventajas y desventajas de e-Health
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ANÁLISIS DE PARÁMETROS VITALES MEDIANTE DISPOSITIVOS
  1. Dispositivos y equipos de monitorización de parámetros vitales
  2. Clasificación de wearables
  3. Signos vitales
  4. Arquitectura de los WHD
  5. Ejemplos de Wereable Health Devices
UNIDAD DIDÁCTICA 3. APLICACIONES E-HEALTH (e-Health Apps)
  1. Apps de e-Health
  2. Razones del éxito de las apps de e-Health
  3. Ejemplos de apps de e-Health
UNIDAD DIDÁCTICA 4. CERTIFICACIÓN DE APPS E-HEALTH
  1. Encontrar apps de e-Health fiables
  2. Directiva de dispositivos médicos (MDD)
  3. Food and Drug Administration (FDA)
UNIDAD DIDÁCTICA 5. IOT EN E-HEALTH
  1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  2. ¿Qué es IoT?
  3. Elementos que componen el ecosistema IoT
  4. Arquitectura IoT
  5. Dispositivos y elementos empleados
  6. Ejemplos de uso
  7. Retos y líneas de trabajo futuras
UNIDAD DIDÁCTICA 6. USO DE LAS REDES SOCIALES EN EDUCACIÓN PARA LA SALUD
  1. Redes sociales en educación para la salud
  2. Beneficios de las redes sociales en salud
  3. Pautas de uso de redes sociales para organizaciones sanitarias
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11 mayo, 2022 Deja tu cometario

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