Programa Ejecutivo en

 Análisis de Datos en Salud

S/ 1,250

Duración: 2 meses / 64 horas lectivas

50% síncrono / 50% asíncrono

 Inicio de clases: 03 de abril

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.

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.

Marco para el análisis de datos en salud

Desarrollarás competencias en el marco del análisis de datos, el cual brinda los conceptos clave, herramientas y técnicas para la preparación y exploración inicial y visualización de datos utilizando software que permita el análisis estadístico de los datos.  Se identificarán los tipos de variables, las escalas de medición de las mismas, el cálculo, la interpretación estadística descriptiva de acuerdo con el tipo de variable y el uso adecuado de gráficos en el análisis exploratorio y en la 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 RStudio
    • 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. Se abordarán los conceptos de análisis, ciencia de  datos y técnicas en minería de datos para facilitar la toma de decisiones en salud.

Conoce las unidades de aprendizaje:

  • Definición de técnicas de minería de datos
    • Técnicas de agrupamiento de minería de datos.
    • Técnicas numéricas de clasificación.
  • Aplicaciones de Técnicas en minería de datos
    • Aplicación de técnicas de agrupamiento.
    • Aplicación de técnicas de clasificación.

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.
    • 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

Especialista en algoritmos de aprendizajes automáticos para el análisis de datos derivados de ecosistemas de salud - medicina computacional.  Investigador en Machine Learning algorithms, dimensionality reduction of medical images y topological data analysis in medical data. Maestría en Ciencias (estadística computacional) y Doctor en Ciencias de la Universidad Autónoma de Baja California. Médico de la Universidad de Montemorelos, México.

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Deydith Guzmán

Especialista en Gestión de Base de Datos e Información en el MIDIS. Con certificaciones internacionales: Big Data Certified Associate(BDCA), Data Analytics Certified Associate(DACA), Big Data Professional Certificate (BDPC),Scrum: SFC™, SDC®, SMC®, SPOC®, SAMC™, SCT®, Certificado Profesional DevOps Essentials(DEPC). Ingeniera de Sistemas de la Universidad Nacional del Callao. Egresada de la Maestría en Ciencia de los Datos en la Universidad Ricardo Palma.

Karine Zevallos

Médico consultora contratista del proyecto de salud BHA de OPS en Loreto. Consultora para organismos como UNI, UNAP, MINSA, AB, Prisma, Socios en Salud, entre otros. Experiencia en gestión de proyectos de investigación y análisis estadístico en enfermedades transmisibles y no transmisibles. Directora en el Centro de Investigación de Enfermedades Tropicales del Instituto Nacional de Salud en la Amazonía Peruana. Doctora en Salud Pública por la UPCH y Post doctorado en epidemiología de Salud Mental en la Universidad Estatal de Michigan-USA.

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

 

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Este curso me resultó interesante ya que lo puedo aplicar en mi área laboral, profesión y vida diaria.

La metodología de enseñanza es muy buena con profesores que saben de los temas a tratar en el curso.

Fue relevante el uso del material didáctico y de lectura brindado en cada módulo fue clave para el desarrollo y éxito del curso.

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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.

¿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.