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Máster en Big Data Sanitario

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Big Data International Campus

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Tipo Másters
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Información general

DESCRIPCIÓN:

El Máster en Big Data Sanitario persigue como meta formar profesionales altamente capacitados que cubran la creciente demanda de personal cualificado en la gestión y procesamiento de grandes volúmenes de datos Big Data, relacionados con el sector salud y así de esta manera desarrollar y efectuar diagnósticos exactos y seguros por parte de los profesionales sanitarios, confrontando en segundos miles de datos, así como su relación con la sintomatología del paciente y las posibles complicaciones relacionadas.

De igual manera resulta muy favorable para el sector salud el desarrollo y aplicación de modelos predictivos que permitan tomar decisiones con anticipación al respecto de las necesidades sanitarias del sector y del paciente, para de esta manera ofrecer una atención médico hospitalaria de calidad.
Titulación universitaria

ASPECTOS A TENER EN CUENTA

OBJETIVOS DEL CURSO:

Identificar la relación existente entre el sector salud y el Big Data.
Manejar el marco jurídico, legal y confidencialidad de los datos utilizados en el sector sanitario.
Conocer la metodología Agile para la gestión de proyectos.
Obtener los conceptos y fundamentos del paradigma Big data.
Desarrollar sólidos conocimientos de machine learning para el procesamiento de grandes volúmenes de datos.
Aplicar herramientas gráficas y de visualización de datos, Microsoft Power BI y Librerías visuales de Python entre otras.
Aplicar la Inteligencia Artificial en la atención sanitaria, conociendo los retos y desafíos que esto implica, así como el impacto social producto de su implementación.

¿A quién va dirigido?

El Máster en Big Data Sanitario está dirigido a personas:
- Cualquier personas con perfil técnico que quiere dirigir su carrera hacía el sector sanitario.
- Personas con estudios universitarios en el sector de las ciencias de la vida y salud que quiera tecnificarse tanto del sector público como privado.
- Emprendedores, desempleados y todos aquellos que quieran formarse en una disciplina de máxima actualidad y demanda.

TITULACIÓN

El Máster está Certificado por la Universidad Católica de Murcia como "Máster en Big Data Sanitario"

UBICACIONES DE NUESTRAS SEDES

Máster en Big Data Sanitario se imparte en las siguientes sedes:

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TEMARIO

MÓDULO 1 SALUD Y DATOS. INTRODUCCIÓN AL ÁMBITO DE LA SALUD Y AL BIG DATA
- Introducción y descripción del Sistema de Salud
- Objetivo: hacia la salud global “One Health”
- Modelos de atención sanitaria y tendencias a futuro.
- Transformación digital de la salud en el contexto de la innovación
- Investigación en el ámbito de la salud
- Medicina Personalizada
- Introducción al Big Data, características fundamentales
- ¿Qué es Big Data?. Las 4 Vs. Retos y desafíos
- Fases del procesamiento
- Principales técnicas, tecnologías e infraestructuras para el almacenamiento y procesado de grandes volúmenes de datos (Hadoop, HDFS y Map-Reduce, Ecosistema Hadoop…)
- Fundamentos de Inteligencia artificial y ML
- Análisis del impacto potencial en el ámbito de salud
MÓDULO 2 ASPECTOS LEGALES Y SEGURIDAD EN LA GESTIÓN DE LOS DATOS SANITARIOS
- Conceptos legales básicos en relación a la gestión de datos sanitarios
- La normativa europea y española sobre protección de datos personales y las implicaciones que esta puede tener en el Ciberespacio: el RGPD
- Delitos relacionados con el mal uso de la información. Zoom en legislación española
- Iniciativas de regulación de la IA.
MÓDULO 3 GESTIÓN POR PROYECTOS. METODOLOGÍA AGILE
- Manifiesto Ágil e implementaciones: Scrum, XP y Kanban
- Roles y responsabilidades en el mundo Agile
- Decisiones basadas en datos y minimización del riesgo en proyectos ágiles
- Desempeño y comunicación
- Paradigma de la mejora continua
- Herramientas Scrum
MÓDULO 4 ADQUISICIÓN Y ALMACENAMIENTO DE DATOS
- Paradigma Big Data y arquitecturas para el almacenamiento masivo de datos
- Bases de datos relacionales y no relacionales
- Fuentes de datos médicas
- Extracción de datos de fuentes eclécticas
- Estadística descriptiva e inferencial para la exploración de datos y generación de hipótesis
- Otros jugadores en el mundo del dato: GIT y REST
MÓDULO 5 MACHINE LEARNING I
- Estado del arte de la inteligencia artificial en ciencia, industria y sector sanitario
- Metodología de diseño de modelos Machine Learning
- Base teórica estadística y probabilística para entender cómo funciona la inteligencia artificial a bajo nivel
- Descripción del desarrollo completo de un proyecto de inteligencia artificial: Desde la concepción a la puesta en producción
- Técnicas para el análisis de datos
- Algoritmia básica
MÓDULO 6 MACHINE LEARNING II
- Datos sanitarios estructurados y desestructurados
- Algoritmos analogizadores y simbolistas: Regresión Lineal, Polinómica, Logística y kernels. Clasificadores.
- Redes neuronales para el procesamiento de información ambigua
- Perceptrón Multicapa: Retropropagación y estudio del descenso del gradiente
- Arquitecturas estándar: CNNs, Embeddings y Autoencoders
- Principales arquitecturas para el ámbito sanitario
MÓDULO 7 VISUALIZACIÓN DE DATOS
- Introducción a las diferentes herramientas de visualización de Datos y gráficos disponibles dentro de ellas
- Microsoft Power BI
- Librerías visuales de Python
MÓDULO 8 TRANSFORMANDO LOS DATOS EN VALOR DE LA TECNOLOGÍA A LA CLÍNICA
- Ciclo de vida de las soluciones digitales
- Las Start-ups
MÓDULO 9 INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL ÁMBITO DE LA SALUD
- El boom de la Inteligencia Artificial en el campo de la salud
- Aplicación de la Inteligencia Artificial en la atención sanitaria
- Desafíos de la Inteligencia Artificial en el campo de la salud
- Impacto social de la IA. Riesgos y Retos
PROYECTO FINAL GUIADO

SALIDAS PROFESIONALES

  • Analista de Big Data
  • Data Engineer
  • Data Scientist
  • Big Data Project Manager
  • Data Architect/ Big Data Architect
  • Big Data Developer
  • Data Analyst

Opiniones

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