Para qué te prepara:
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.
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."
Objetivos:
- 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.
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
UNIDAD DIDÁCTICA 2. FUENTES DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 3. OPEN DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 4. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 5. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 6. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE
UNIDAD DIDÁCTICA 7. BIG DATA Y MARKETING
UNIDAD DIDÁCTICA 8. DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 9. INTERNET DE LAS COSAS
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
UNIDAD DIDÁCTICA 2. BASES DE DATOS MÉDICAS
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ANÁLISIS E INTERPRETACIÓN DE BASES DE DATOS MÉDICAS
UNIDAD DIDÁCTICA 4. APLICACIÓN DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL DIAGNÓSTICO MÉDICO
MÓDULO 3. E-HEALTH
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL E-HEALTH Y SU APLICACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ANÁLISIS DE PARÁMETROS VITALES MEDIANTE DISPOSITIVOS
UNIDAD DIDÁCTICA 3. APLICACIONES E-HEALTH (e-Health Apps)
UNIDAD DIDÁCTICA 4. CERTIFICACIÓN DE APPS E-HEALTH
UNIDAD DIDÁCTICA 5. IOT EN E-HEALTH
UNIDAD DIDÁCTICA 6. USO DE LAS REDES SOCIALES EN EDUCACIÓN PARA LA SALUD