Ce Certificat vous permettra d'avancer de manière imparable dans votre croissance professionnelle en tant que praticien spécialisé dans le Big Data et ses applications médicales" 

L'une des tendances récentes dans le domaine des soins de santé est l'utilisation des données massives (Big Data) C'est un processus qui transforme la façon dont les soins médicaux sont fournis, car il est utilisé pour la détection précoce d'affections telles que les tumeurs, les troubles neurologiques et même les maladies cardiovasculaires. Ainsi, le personnel médical utilise ces systèmes pour prédire les pronostics sur la base d'aspects tels que les données génomiques et les dossiers cliniques des personnes touchées. Ces données sont également utilisées en Santé Publique pour la détection des épidémiologies et le contrôle des maladies infectieuses telles que le COVID-19. 

Dans cette optique, TECH fournira aux professionnels de la santé cette étude complète sur les implications du Big Data dans le domaine de la santé. Un programme d'études novateur qui permettra d'approfondir le traitement des textes, en offrant les méthodes les plus avancées pour la recherche de données pertinentes. En outre, le matériel pédagogique fournira les clés qui permettront au praticien d'évaluer la qualité de l'analyse de l'information. Dans cette optique, la formation abordera différents fondamentaux du Data Mining et de l'Apprentissage Automatique. 

D'autre part, la seule chose dont les étudiants auront besoin pour compléter cet itinéraire académique sera un appareil électronique avec une connexion Internet. De cette manière, ils auront accès à un matériel didactique exclusif et rigoureux, sans être régis par des horaires hermétiques ou des chronogrammes d'évaluation inflexibles. En même temps, le programme disposera d'une méthodologie d'enseignement inégalée: le Relearning. Avec ce système innovant, dont TECHest un pionnier, l'assimilation globale des contenus sera possible grâce à la réitération progressive des concepts clés. En outre, l'analyse d'études de cas permettra au diplômé d'acquérir des connaissances basées sur des expériences réelles et les dernières preuves scientifiques. 

Vous plongerez dans la collecte et le prétraitement des données médicales pour faciliter l'interprétation des résultats cliniques"

Ce Certificat en Analyse des Big Data dans le Secteur de la Santé avec l'Intelligence Artificielle contient le programme scientifique le plus complet et le plus actualisé du marché. Ses caractéristiques sont les suivantes:

• Le développement d'études de cas présentées par des experts en Intelligence Artificielle dans la Pratique Clinique.
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques de l’ouvrage fournissent des informations scientifiques et pratiques sur les disciplines essentielles à la pratique professionnelle
• Exercices pratiques permettant de réaliser le processus d'auto-évaluation afin d'améliorer l’apprentissage
• Il met l'accent sur les méthodologies innovantes
• Cours théoriques, questions à l'expert, forums de discussion sur des sujets controversés et travail de réflexion individuel
• La possibilité d'accéder aux contenus depuis n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet

Vous cherchez à réaliser des évaluations médicales de qualité, en employant des techniques de Big Data? Obtenez-le grâce à ce programme de 6 semaines" 

Le programme comprend dans son corps enseignant des professionnels du secteur qui apportent à cette formation l'expérience de leur travail, ainsi que des spécialistes reconnus de grandes sociétés et d'universités prestigieuses. 

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel, c'est-à-dire un environnement simulé qui fournira une formation immersive programmée pour s'entraîner dans des situations réelles. 

La conception de ce programme est axée sur l'Apprentissage par les Problèmes, grâce auquel le professionnel doit essayer de résoudre les différentes situations de la pratique professionnelle qui se présentent tout au long du programme académique. Cela se fera à l'aide d'un système vidéo interactif innovant créé par des experts reconnus  

Vous maîtriserez les méthodes les plus avancées pour récupérer des données et des informations précieuses sur vos patients après ce Certificat"

Grâce au système Relearning que TECH utilise, vous réduirez les longues heures d'étude et de mémorisation"

Ce Certificat fournira aux étudiants une perspective complète sur l'application des techniques avancées de Big Data pour l'analyse des données dans le secteur de la santé. Le syllabus approfondira les concepts essentiels pour collecter efficacement des informations. Le syllabus fournira également les méthodes les plus avancées pour la récupération des matériaux, basées sur l'Exploration de données et l'apprentissage automatique. En outre, le contenu didactique abordera les domaines émergents ainsi que des aspects clés tels que les réglementations. Le programme étudiera également des études de cas réels pour rapprocher le développement de la formation de la pratique clinique. 

Vous maîtriserez les techniques de Big Data les plus avancées dans le secteur de la santé, notamment les Algorithmes d'Apprentissage Automatique, grâce à ce programme innovant" 

Module 1. Analyse des Big Data dans le secteur de la santé avec l'IA

1.1. Principes fondamentaux Big Data dans la santé

1.1.1. L'explosion des données dans le domaine de la santé
1.1.2. Concept de Big Data et principaux outils
1.1.3. Applications du Big Data dans le domaine de la santé

1.2. Traitement et analyse de texte dans les données de santé avec KNIME et Python

1.2.1. Concepts du traitement du langage naturel
1.2.2. Techniques de embeding
1.2.3. Application du traitement du langage naturel dans le domaine de la santé

1.3. Méthodes avancées de recherche de données dans le domaine de la santé avec KNIME et Python

1.3.1. Exploration de techniques innovantes pour la recherche efficace de données de santé
1.3.2. Développer des stratégies avancées pour l'extraction et l'organisation de l'information dans les environnements de santé
1.3.3. Mise en œuvre de méthodes de recherche de données adaptatives et personnalisées pour divers contextes cliniques

1.4. Évaluation de la qualité dans l'analyse des données de santé avec KNIME et Python

1.4.1. Développer des indicateurs pour une évaluation rigoureuse de la qualité des données dans le domaine de la santé
1.4.2. Mise en œuvre d'outils et de protocoles pour garantir la qualité des données utilisées dans l'analyse clinique
1.4.3. Évaluation continue de l'exactitude et de la fiabilité des résultats des projets d'analyse des données de santé

1.5. Exploration de données et apprentissage automatique dans le domaine de la santé avec KNIME et Python

1.5.1. Principales méthodologies d'exploration de données
1.5.2. Intégration des données de santé
1.5.3. Détection de modèles et d'anomalies dans les données de santé

1.6. Domaines innovants du Big Data et de l'IA dans les soins de santé

1.6.1. Exploration de nouvelles frontières dans l'application du Big Data et de l'IA pour transformer le secteur de la santé
1.6.2. Identifier des opportunités innovantes pour l'intégration des technologies du Big Data et de l'IA dans les pratiques médicales
1.6.3. Développer des approches de pointe pour maximiser le potentiel du Big Data et de l'IA dans le domaine de la santé

1.7. Collecte et prétraitement de données médicales avec KNIME et Python

1.7.1. Développement de méthodologies efficaces pour la collecte de données médicales dans des contextes cliniques et de recherche
1.7.2. Mise en œuvre de techniques avancées de prétraitement pour optimiser la qualité et l'utilité des données médicales
1.7.3. Design de stratégies de collecte et de prétraitement qui garantissent la confidentialité et le respect de la vie privée des informations médicales

1.8. Visualisation et communication de données dans le domaine de la santé à l'aide d'outils tels que PowerBI et Python

1.8.1. Design d'outils de visualisation innovants dans le domaine de la santé
1.8.2. Stratégies créatives de communication en matière de santé
1.8.3. Intégration des technologies interactives dans le domaine de la santé

1.9. Sécurité et gouvernance des données dans le secteur de la santé

1.9.1. Élaboration de stratégies globales de sécurité des données pour protéger la confidentialité et la vie privée dans le secteur de la santé
1.9.2. Mise en œuvre de cadres de gouvernance efficaces pour garantir une gestion éthique et responsable des données dans les établissements médicaux
1.9.3. Design des politiques et procédures visant à garantir l'intégrité et la disponibilité des données médicales, en relevant les défis spécifiques au secteur de la santé

1.10. Applications pratiques du Big Data dans le domaine de la santé

1.10.1. Développement de solutions spécialisées pour gérer et analyser de grands ensembles de données dans les établissements de santé
1.10.2. Utilisation d'outils pratiques basés sur le Big Data pour soutenir la prise de décision clinique
1.10.3. Application d'approches innovantes en matière de Big Data pour relever des défis spécifiques dans le secteur de la santé

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