958 050 205
100% Online
400 horas
Flexibilidad horaria
Seguridad y confianza en tus pagos online.- Presentación
- Temario
- Metodología
- Titulación
Descripción
¿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
Salidas Profesionales
Temario
MÓDULO 1. BIG DATA INTRODUCCIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
- ¿Qué es Big Data?
- La era de las grandes cantidades de información. Historia del big data
- La importancia de almacenar y extraer información
- Big Data enfocado a los negocios
- Open Data
- Información pública
- IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
UNIDAD DIDÁCTICA 2. FUENTES DE DATOS
- Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
- Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
UNIDAD DIDÁCTICA 3. OPEN DATA
- Definición, Beneficios y Características
- Ejemplo de uso de Open Data
UNIDAD DIDÁCTICA 4. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATA
- Diagnóstico inicial
- Diseño del proyecto
- Proceso de implementación
- Monitorización y control del proyecto
- Responsable y recursos disponibles
- Calendarización
- Alcance y valoración económica del proyecto
UNIDAD DIDÁCTICA 5. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN
- Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
- Arquitectura de una solución de Business Intelligence
- Business Intelligence en los departamentos de la empresa
- Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
- Sistemas operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
- Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
UNIDAD DIDÁCTICA 6. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE
- Cuadros de Mando Integrales (CMI)
- Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
- Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
UNIDAD DIDÁCTICA 7. BIG DATA Y MARKETING
- Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
- Toma de decisiones operativas
- Marketing estratégico y Big Data
- Nuevas tendencias en management
UNIDAD DIDÁCTICA 8. DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA
- Concepto de web semántica
- Linked Data Vs Big Data
- Lenguaje de consulta SPARQL
UNIDAD DIDÁCTICA 9. INTERNET DE LAS COSAS
- Contexto Internet de las Cosas (IoT)
- ¿Qué es IoT?
- Elementos que componen el ecosistema IoT
- Arquitectura IoT
- Dispositivos y elementos empleados
- Ejemplos de uso
- 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
- Relación entre inteligencia artificial y big data
- IA y Big Data combinados
- El papel del Big Data en IA
- Big Data en salud
- Necesidad de Big Data en la asistencia sanitaria
- Retos del big data en salud
UNIDAD DIDÁCTICA 2. BASES DE DATOS MÉDICAS
- Fuentes de datos sobre salud
- Importancia de los datos sobre salud
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ANÁLISIS E INTERPRETACIÓN DE BASES DE DATOS MÉDICAS
- El cuadro de mando en la atención médica
- Ejemplos de cuadros de mando de asistencia sanitaria
- Herramienta Tableau
- Herramienta Powerbi
- Herramienta QlikView
- Transformación y modelo de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 4. APLICACIÓN DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL DIAGNÓSTICO MÉDICO
- Atención médica generalizada con Big Data
- Predicciones de pacientes para una mejor dotación de personal
- Registros electrónicos de salud (EHR)
- Alertas en tiempo real
- Mejora del compromiso del paciente
- Prevenir el abuso de opioides en los EE. UU.
- Uso de datos de salud para la planificación estratégica informada
- Curar el cáncer con Big Data
- Análisis predictivo en salud
- Reducir el fraude y mejorar la seguridad
- Telemedicina
- Integrando Big Data con Imágenes Médicas
- 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
- Definición de e-Health
- Ventajas y desventajas de e-Health
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ANÁLISIS DE PARÁMETROS VITALES MEDIANTE DISPOSITIVOS
- Dispositivos y equipos de monitorización de parámetros vitales
- Clasificación de wearables
- Signos vitales
- Arquitectura de los WHD
- Ejemplos de Wereable Health Devices
UNIDAD DIDÁCTICA 3. APLICACIONES E-HEALTH (e-Health Apps)
- Apps de e-Health
- Razones del éxito de las apps de e-Health
- Ejemplos de apps de e-Health
UNIDAD DIDÁCTICA 4. CERTIFICACIÓN DE APPS E-HEALTH
- Encontrar apps de e-Health fiables
- Directiva de dispositivos médicos (MDD)
- Food and Drug Administration (FDA)
UNIDAD DIDÁCTICA 5. IOT EN E-HEALTH
- Contexto Internet de las Cosas (IoT)
- ¿Qué es IoT?
- Elementos que componen el ecosistema IoT
- Arquitectura IoT
- Dispositivos y elementos empleados
- Ejemplos de uso
- Retos y líneas de trabajo futuras
UNIDAD DIDÁCTICA 6. USO DE LAS REDES SOCIALES EN EDUCACIÓN PARA LA SALUD
- Redes sociales en educación para la salud
- Beneficios de las redes sociales en salud
- Pautas de uso de redes sociales para organizaciones sanitarias
Metodología
EDUCA LXP se basa en 6 pilares
Distintiva
EDUCA EDTECH Group es proveedor de conocimiento. Respaldado por el expertise de nuestras instituciones educativas, el alumnado consigue una formación relevante y avalada por un sello de calidad como es el grupo EDUCA EDTECH.
Realista
La metodología EDUCA LXP prescinde de conocimientos excesivamente teóricos o de métodos prácticos poco eficientes. La combinación de contenidos en constante actualización y el seguimiento personalizado durante el proceso educativo hacen de EDUCA LXP una metodología única.
Student First
La metodología EDUCA LXP y la formación del grupo EDUCA EDTECH conciben al estudiante como el centro de la experiencia educativa, nutriéndose de su retroalimentación. Su feedback es nuestro motor del cambio.
Inteligencia Artificial
La personalización en el aprendizaje no sería posible sin una combinación precisa entre experiencia académica e investigación tecnológica, así como la Inteligencia Artificial. Por eso contamos con herramientas IA de desarrollo propio, adaptadas a cada institución educativa del grupo.
Profesionales en activo
Nuestro equipo de profesionales docentes, además de ser especialistas en su sector, cuentan con una formación específica en el manejo de herramientas tecnológicas que conforman el ecosistema EDUCA EDTECH.
Timeless Learning
La formación debe ser una experiencia de vida, concibiendo el e-learning como una excelente solución para los desafíos de la educación convencional. Entendemos el aprendizaje como un acompañamiento continuo del estudiante en cada momento de su vida.
Titulación
Titulación de Curso Superior en Big Data aplicado a la Salud con 400 horas y 16 ECTS expedida por UTAMED - Universidad Tecnológica Atlántico Mediterráneo.
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