Curso de Big Data e Inteligencia Artificial Aplicadas en la Investigación Clínica

Algoritmia Instituto Europeo de Formación Tecnológica

Descripción

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 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 Curso de Big Data e Inteligencia artificial para la investigación clínica se busca 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.

Temario

  • Conceptos básicos sobre Big Data y ciencia de datos 
  • El uso de herramientas de ciencia de datos (Jupyter Notebook)
  • El uso de algoritmos supervisados de aprendizaje automático 
  • Prácticas con el uso de algoritmos sobre un set de datos sanitarios 
  • Evaluación de algoritmos de Machine Learning en salud

Destinatarios

El público objetivo son los profesionales que ya trabajan o quieran trabajar en el mundo de la salud.

Requisitos

No hay requisito mínimo para participar del curso corto.

Duración

Duración 4 semanas, 50 horas, 2 créditos.

Titulación obtenida

Título propio de Algoritmia y Doble Titulación con la UACA – Universidad Autónoma de Centro América.

Prácticas

No se realizan prácticas.

Promociones

Becas: 30% si pasa en el proceso de selección o si es exalumno. Para los alumnos que luego quieran hacer el curso de especialización en el mismo tema, se convalidan los módulos que han hecho en el curso corto.
 

Ventajas del curso

Regalo: Un curso rápido de 2 semanas para quién se apunta en un corto.

Bolsa de empleo

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Curso de Big Data e Inteligencia Artificial Aplicadas en la Investigación Clínica
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