Curso 

 Análisis de Datos en Salud

S/ 1,250

Nivel Intermedio

Duración: 2 meses / 64 horas lectivas

* Inicio de clases 6 de diciembre

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Dirigido a

Profesionales de la salud que buscan desarrollar competencias para preparar, visualizar y analizar datos para la toma de decisiones en salud.

null Médicos
null Enfermeras
null Estadísticos en salud
null Otros profesionales de la salud
null Administradores de empresas hospitalarias interesados en mejorar sus capacidades directivas
null Profesionales con interés en familiarizarse con los sistemas de información en salud

Estudiando este curso 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 módulos

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 Phyton y machine learning y patrones epidemiológicos.

Introducción al análisis de datos (16 horas)

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.

     Willer Chanduví

Bases de datos y procesamiento básico (16 horas)

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.

     Deydith Guzmán

El Modelo SIR (16 horas)

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.

     Gener Avilés

Fundamentos de Aprendizaje de machine learning aplicado a la salud (16 horas)

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.

    Gener Avilés

Los docentes del curso

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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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Rubén Espinoza

Magíster en Estadística y Magíster en Administración y Gerencia Social. Doctor en Administración.

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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 módulo se encuentra sujeta a variación según su disponibilidad.

 

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Preguntas frecuentes

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

  • Todos nuestros cursos 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 cursos 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 curso 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 cursos relacionados entre sí, para obtener una certificación profesional adicional al nombre de Continua.