Domina la interacción entre Big Data y Aprendizaje Automático a través de 150 horas de la mejor enseñanza digital”

Uno de los grandes desafíos que afrontan los profesionales de la salud en la gestión de Big Data radica en preservar la seguridad de las informaciones sensibles. Durante sus respectivas labores, los médicos tienen acceso a datos privados de los usuarios para tenerlos en cuenta a la hora de planificar las terapias. Por eso, los facultativos necesitan nutrirse de las tácticas más efectivas para mitigar riesgo en el manejo de dichas informaciones. En este contexto, deben adquirir competencias avanzadas para superar con éxito los desafíos en la confidencialidad de los datos en el campo del Big Data biomédico.

Para ayudarlos con esta labor, TECH implementa un Diplomado que desarrollará las estrategias prácticas más vanguardistas para la aplicación de Big Data en la toma de decisiones clínicas. El plan de estudios analizará la implementación de sistemas de interactividad en visualizaciones para mejorar la comprensión. En esta misma línea, el temario profundizará en una amplia gama de tácticas de comunicación efectiva para que los egresados presenten resultados de análisis complejos. Además, los materiales didácticos incluirán la exploración de casos de éxito en la implementación de datos masivos biomédicos en Investigación Clínica.

Por otra parte, la metodología destaca por su modalidad 100% online, adaptada a las necesidades de los profesionales ocupados que buscan avanzar en sus carreras. Igualmente, emplea la metodología Relearning, basada en la repetición de conceptos clave para fijar conocimientos y facilitar el aprendizaje. De esta manera, la combinación de flexibilidad y un enfoque pedagógico robusto, lo hace altamente accesible. Asimismo, los estudiantes accederán a una biblioteca atestada de recursos multimedia en diferentes formatos multimedia como resúmenes interactivos, fotografías, vídeos explicativos e infografías. Lo único que se requerirá es que los expertos tengan a su alcance un dispositivo electrónico con acceso a Internet para ingresar en el Campus Virtual, donde encontrarán los contenidos académicos más dinámicos del mercado.

Desarrollarás algoritmos de Inteligencia Artificial para predecir resultados clínicos, optimizar protocolos de tratamiento y mejorar la eficiencia en la identificación de biomarcadores relevantes”  

Este Diplomado en Análisis de Big Data y Aprendizaje Automático en Investigación Clínica contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son: 

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Análisis de Big Data y Aprendizaje Automático en Investigación Clínica
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información científica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

Abordarás la integración del Big Data y el Aprendizaje Automático en la Investigación Clínica, mejorando tu comprensión sobre las enfermedades más complejas”

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio. 

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales. 

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.  

Profundizarás en la Minería de Datos en registros clínicos para extraer patrones valiosos, todo a mediante innovadores recursos multimedia”

Gracias al sistema Relearning que emplea TECH reducirás las largas horas de estudio y memorización”  

Este Diplomado se enfocará en las herramientas de Big Data más empeladas en la Investigación Clínica, sumergiéndose así en la Minería de Datos en registros clínicos y biomédicos. El itinerario académico profundizará en diversas técnicas de análisis predictivo que mejorarán los pronósticos clínicos. También el temario abordará los modelos de Aprendizaje Automático en epidemiología y salud pública, así como el análisis de redes biológicas para comprender los patrones de las patologías. Además, los contenidos didácticos desarrollarán herramientas predictivas, habilidades avanzadas de visualización y comunicación de datos complejos.

Adquirirás habilidades para abordar desafíos significativos, como la gestión eficiente de grandes volúmenes de información, analizando sus aplicaciones prácticas en el sector biomédico”  

Módulo 1. Análisis de Big Data y aprendizaje automático en Investigación Clínica

1.1. Big Data en Investigación Clínica: Conceptos y Herramientas

1.1.1. La explosión del dato en el ámbito de la Investigación Clínica
1.1.2. Concepto de Big Data y principales herramientas
1.1.3. Aplicaciones de Big Data en Investigación Clínica

1.2. Minería de datos en registros clínicos y biomédicos

1.2.1. Principales metodologías para la minería de datos
1.2.2. Integración de datos de registros clínicos y biomédicos
1.2.3. Detección de patrones y anomalías en los registros clínicos y biomédicos

1.3. Algoritmos de aprendizaje automático en investigación biomédica

1.3.1. Técnicas de clasificación en investigación biomédica
1.3.2. Técnicas de regresión en investigación biomédica
1.3.4. Técnicas no supervisadas en investigación biomédica

1.4. Técnicas de análisis predictivo en investigación clínica

1.4.1. Técnicas de clasificación en investigación clínica
1.4.2. Técnicas de regresión en investigación clínica
1.4.3. Deep Learning en investigación clínica

1.5. Modelos de IA en epidemiología y salud pública

1.5.1. Técnicas de clasificación para epidemiología y salud pública
1.5.2. Técnicas de regresión para epidemiología y salud pública
1.5.3. Técnicas no supervisadas para epidemiología y salud pública

1.6. Análisis de redes biológicas y patrones de enfermedad

1.6.1. Exploración de interacciones en redes biológicas para la identificación de patrones de enfermedad
1.6.2. Integración de datos omics en el análisis de redes para caracterizar complejidades biológicas
1.6.3. Aplicación de algoritmos de machine learning para el descubrimiento de patrones de enfermedad

1.7. Desarrollo de herramientas para pronóstico clínico

1.7.1. Creación de herramientas innovadoras para el pronóstico clínico basadas en datos multidimensionales
1.7.2. Integración de variables clínicas y moleculares en el desarrollo de herramientas de pronóstico
1.7.3. Evaluación de la efectividad de las herramientas de pronóstico en diversos contextos clínicos

1.8. Visualización avanzada y comunicación de datos complejos

1.8.1. Utilización de técnicas de visualización avanzada para representar datos biomédicos complejos
1.8.2. Desarrollo de estrategias de comunicación efectiva para presentar resultados de análisis complejos
1.8.3. Implementación de herramientas de interactividad en visualizaciones para mejorar la comprensión

1.9. Seguridad de datos y desafíos en la gestión de Big Data

1.9.1. Abordaje de desafíos en la seguridad de datos en el contexto de Big Data biomédico
1.9.1. Estrategias para la protección de la privacidad en la gestión de grandes conjuntos de datos biomédicos
1.9.3. Implementación de medidas de seguridad para mitigar riesgos en el manejo de datos sensibles

1.10. Aplicaciones prácticas y casos de estudio en Big Data biomédico

1.10.1. Exploración de casos de éxito en la implementación de Big Data biomédico en investigación clínica
1.10.2. Desarrollo de estrategias prácticas para la aplicación de Big Data en la toma de decisiones clínicas
1.10.3. Evaluación de impacto y lecciones aprendidas a través de casos de estudio en el ámbito biomédico

Al tratarse de una capacitación online, podrás compaginar tus estudios con el resto de tus actividades diarias"