Programa en

 Análisis de Datos en Salud

S/ 1,250

Duración: 2 meses / 64 horas lectivas

50% síncrono / 50% asíncrono

 Inicio de clases 31 de octubre

Solicita Información aquí


Estudiando este programa lograrás:

Analizar diversas bases de datos generadas en el sector salud y sectores vinculados.

null Conocer nuevas tecnologías para producir predicciones más precisas, confiables y en tiempo real.
null Mejorar la toma de decisiones en intervenciones sanitarias en beneficio de la población, priorizándose el análisis de datos en el contexto de la pandemia del COVID-19.

null Mejorar las actividades de intercambio de datos a través de las bases de datos, especialmente sobre cómo mejorar la eficiencia de los protocolos de datos.


Plan de estudios - 4 asignaturas 

En este programa se abordarán los aspectos más importantes del análisis de datos en salud como introducción al análisis de datos, bases de datos y procesamientos básicos, modelo SIR Python y machine learning y patrones epidemiológicos.

Introducción al análisis de datos

Desarrollarás competencias en análisis de datos para la toma de decisiones en el ámbito sanitario y su aplicación en la preparación ante pandemias y epidemias. Aprenderás los conceptos clave, herramientas y técnicas para la preparación, exploración inicial y visualización de datos.

Conoce las unidades de aprendizaje:

  • Estadística descriptiva e inferencial
    • Introducción al análisis de datos.
    • Análisis descriptivo de variables categóricas.
    • Análisis descriptivo de variables cuantitativas.
  • Aplicaciones en el Power BI y Excel
    • Introducción a la inferencia estadística.
    • Inferencia con dos variables categóricas.
    • Inferencia con una variable cuantitativa y una categórica.

Bases de datos y procesamiento básico

Desarrollarás competencias en el marco del procesamiento y análisis de datos, pudiendo reconocer, elaborar y explicar gráficos, tablas dinámicas y reportes visuales para mejorar la interpretación de los datos y facilitar la toma de decisiones en salud.

Conoce las unidades de aprendizaje:

  • Análisis y ciencia de datos
    • Técnicas numéricas de predicción.
    • Técnicas numéricas de clasificación.
    • Predicción y clasificación con R.
  • Aplicaciones de Big Data en el sector salud
    • Técnicas de minería de datos.
    • Técnicas de clasificación.
    • Técnicas de minería de datos con R.

El Modelo SIR

Desarrollarás competencias de análisis de datos en el marco del modelo SIR (susceptible, infectado, recuperado), el cual es fundamental para el monitoreo de epidemias y para fortalecer la capacidad predictiva.

Conoce las unidades de aprendizaje:

  • Bases algorítmicas
    • Modelos matemáticos en enfermedades infecciosas.
    • Fortalezas y limitaciones de los modelos matemáticos en epidemias.
    • Modelado matemático en las tomas de decisiones en salud.
  • Toma de decisiones y herramientas computacionales
    • Implementación del modelo SIR en COVID-19.
    • Más allá del modelo SIR en el modelado de COVID-19.
    • El factor humano y social y su impacto en los modelos matemáticos de enfermedades infecciosas.

Fundamentos de Aprendizaje de machine learning aplicado a la salud

Desarrollarás competencias en el marco del aprendizaje computacional (machine learning) aplicado a la salud, planteando el uso de algoritmos que aprenden que servirán para identificar patrones y lógicas de un sistema de datos.

Conoce las unidades de aprendizaje:

  • Árbol de decisión de datos numéricos, imágenes y texto
    • Historia de la inteligencia artificial.
    • Entendiendo los distintos términos y “familias” de algoritmos.
    • Límites e implicaciones éticas de aprendizaje automatizado en salud.
  • Aplicaciones de machine learning en salud
    • Ejemplos del aprendizaje automatizado en salud.
    • Racismo y sesgo social en el aprendizaje automático.
    • El camino hacia la ética algorítmica y de datos.


Los expertos del programa

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Gener Avilés

Magíster en Ciencias y Doctorando en Medicina. Jefe de Educación e Investigación Médica.

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Deydith Guzmán

Especialista en Gestión de Base de Datos e Información en el Ministerio de Desarrollo e Inclusión Social del Perú- MIDIS.

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José Carlos Machicao

MSc en Gestión de Energía por la Universidad de Wales (UK).
Ingeniero especialista en Análisis de datos, Dinámica de Sistemas,
Modelamiento para Soluciones de Gestión.

*La participación del docente por asignatura se encuentra sujeta a variación según su disponibilidad.

 

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Al finalizar el programa, obtendrás un certificado a nombre del Centro de Educación Continua de la Escuela de Posgrado de la Universidad Continental. Además, 4 créditos con la posibilidad de convalidarlos en nuestra escuela de posgrado.

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Preguntas frecuentes

¿Cómo puede ayudarme este programa a mejorar mi perfil profesional?

  • Todos nuestros programas han sido creados por docentes practitioners, expertos en sus áreas y con relevante trayectoria profesional. Esto nos permite mantener una currícula actualizada según las exigencias que el mercado actual demanda.

¿Los programas están respaldados por la Universidad Continental?

  • Sí. Continua es parte de la Universidad Continental, institución licenciada por SUNEDU con más de 22 años revolucionando la educación superior.

¿Los créditos que obtengo son acumulables?

  • Sí. Cada programa te otorga 4 créditos que podrás convalidar con la Escuela de Posgrado de la Universidad Continental.

¿Cómo puedo optar por una certificación profesional adicional?

  • Lleva 3  programas relacionados entre sí, para obtener una certificación profesional adicional al nombre de Continua. Aplica a rutas de aprendizaje seleccionadas.