Formación para Profesionales

Curso experto universitario en Business Intelligence para profesionales del sector salud y Silver Economy

Horas/ECTS

17 ECTS

Calendario

07/10/2022 - 28/02/2023

Lugar

Urduliz
NIC

Idioma

Español

Modalidad

Presencial

Precio

4.350 €

Presentación

El curso experto universitario curso experto universitario en Business Intelligence para profesionales del sector salud y Sillver Economy tiene como objetivo formar profesionales del ámbito sociosanitario con competencias prácticas para la explotación y análisis de datos de diferentes orígenes. Y conocer las aplicaciones que técnicas más avanzadas como la Inteligencia Artificial y el Big Data pueden tener en el sector de la salud y Silver Economy.

Adquiere competencias profesionales de analista de datos mediante el uso de casos de negocio del sector sanitario, y de métodos, técnicas y herramientas de análisis de datos avanzadas.

Destacamos

Capacítate en diferentes sistemas de información, y en los métodos y
técnicas de análisis de datos

Aprende lenguajes y herramientas de BI como SQL o Microsoft Power
BI

Conoce las aplicaciones que la Inteligencia Artificial tiene en el sector
sociosanitario.

Conoce casos de uso reales de empresas del sector salud y Silver desarrolla un proyecto personal de Business Intelligence

Este curso está enmarcado dentro del Máster en Inteligencia Artificial para profesionales de la salud y Silver Economy y forma parte del módulo 1 y 2 del Máster. Los alumnos que cursen este curso experto, podrían optar a la convalidación de los contenidos y cursar el título Máster. Este curso se puede cursar en formato ONLINE 100% u SEMIIPRESENCIAL, a elegir por el participante.

contacto

Objetivos

El análisis de datos masivo, combinada con las aplicaciones del Big Data y la Inteligencia Artificial han transformado la forma en la que adquirimos, analizamos y utilizamos los datos en cualquier industria. Pero podríamos decir que se está convirtiendo en esencial y estratégico para el sector salud, así como el entorno sociosanitario que se está creando como consecuencia del envejecimiento de la población.

Estás tecnologías y técnicas avanzadas de análisis de datos tienen el potencial de reducir costes tanto de gestión, como de tratamientos sanitarios; prevenir la afluencia de pacientes; mejorar la experiencia y la independencia de los pacientes y sus familiares gracias al procesamiento de la información recogida a través de wearables; realizar diagnósticos automatizados y preventivos por imágenes. En definitiva, pueden beneficiar de una manera sustancial a todas las partes involucradas en el sector sociosanitario en general, y en particular al creado como consecuencia de los cambios demográficos que se están dando en nuestra sociedad, creando un sector llamado “Silver Economy”.

El objetivo es que los profesionales se capaciten para analizar las necesidades de información que se plantean en el entorno de la Salud y el envejecimiento y sean capaces de diseñar y gestionar un proyecto de datos para mejorar el conocimiento y la toma de decisiones de una forma segura, legal y ética.

  • Adquirir el conocimiento específico para identificar necesidades de información en entornos sociosanitarios en general y de la Silver Economy en especial, mediante el conocimiento de los diferentes sistemas de información de empresa, los métodos y las técnicas de análisis de datos, la formulación de preguntas e hipótesis y la obtención de conclusiones útiles para el negocio.
  • Conocer los principales conceptos, métodos y herramientas de adquisición, almacenamiento, análisis y visualización de datos.
  • Conocer las nuevas tendencias en materia de Inteligencia Artificial y entornos Big Data, que responden a los retos que el aumento del volumen, la variedad, la complejidad y la velocidad de los datos recogidos de las múltiples fuentes de información han generado en el sector de la salud.
  • Desarrollar un proyecto de Business Intelligence para entornos sociosanitarios con herramientas actuales como SQL o Microsoft Power BI.
  • Ser capaz de realizar una prueba de concepto de Machine Learning con herramientas no-code (sin necesidad de conocimientos de programación) como Orange Datamining.
  • Adquirir conocimientos en las áreas de seguridad, privacidad y legalidad en el uso de datos sociosanitarios.

Nos dirigimos a profesionales que busquen adquirir un perfil de negocio con una base técnica sólida, que quieran ser capaces de proponer e implementar sistemas de inteligencia de negocio modernos con herramientas más actuales utilizadas en el mercado como MySQL, SQL o Power BI. Así como conocer e introducirse en las aplicaciones que las técnicas de Inteligencia Artificial, el Big Data o el Internet de las Cosas tienen en el sector de la salud y el Silver Economy.

En el marco de la estrategia de la Diputación Foral de Bizkaia para la Silver Economy y del Nagusi Intelligence Center, Mondragon Goi Eskola Politeknikoa ha puesto en marcha este nuevo curso Experto dirigido a profesionales. El curso es la respuesta a la cada vez mayor demanda de científicos y analistas de datos que ayuden a crear, analizar y visualizar los relacionados con la Silver Economy.

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Dirigido a

Nos dirigimos a profesionales del sector socio-sanitario que busquen adquirir conocimientos de análisis de datos, sin conocimientos previos de programación, que quieran ser capaces de proponer e implementar sistemas de inteligencia de negocio modernos con herramientas más actuales utilizadas en el mercado como SQL o Microsoft Power BI. Así como conocer e introducirse en las aplicaciones que las técnicas de Inteligencia Artificial o  el Big Data tienen en el sector de socio-sanitario.

Perfiles:

El ámbito del Business Intelligence y el análisis de datos es un ámbito híbrido en el que conviven perfiles muy distintos. Aunque el curso no requiere formalmente una formación específica de origen, se recomienda estar acostumbrado a manejar e interpretar datos en sistemas tradicionales como hojas de cálculo o cuadros de mando. Y proceder o estar interesado especialmente en el sector sanitario o específico sociosanitario creado como consecuencia del envejecimiento de la población.

    Requisitos estar diplomado/a o graduado/a en:

    • Ciencias de la Salud (Bioingeniería, Ciencias Biomédicas, Bioquímicas, Biociencias, Microbiología, Medicina) con gran interés por el análisis de datos y sin necesidad de conocimientos de programación.

    Persona

    • Personas del ámbito empresarial (con titulación universitaria) que quieran complementar sus conocimientos sobre la gestión de negocios del sector socio-sanitario y silver economy, con la capacitación en análisis de datos y la Inteligencia Artificial y el Big Data.

    No son necesarios conocimientos de programación para seguir el curso.

    Programa

    M1: Introducción a la Inteligencia artificial en la salud y en el envejecimiento

    • M1.1 Introducción a los entornos de Salud y Silver Economy
    • M1.2 Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en sector salud y Silver
    • M1.3 Interpretación de datos: bases de estadística y matemáticas
    • M1.4 Fundamentos de la analítica de datos
    • M1.5 Fundamentos a la ciencia de datos
    • M1.6 Fundamentos del Big Data y Cloud
    • M1.7 Seguridad, legalidad y ética en el uso de datos sociosanitario
    • M1.8 Proyecto de grupo

    M2 Business Intelligence

    • M2.1 Introducción al BI
    • M2.2 Orígenes de datos y ETL
    • M2.3 Bases de datos Dimensionales (DW, DM)
    • M2.4 Bases de datos Multidimensionales (OLAP)
    • M2.5 Explotación de los datos

    HERRAMIENTAS:

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    Metodología

    En el desarrollo del programa se utilizará como criterio general la ENSEÑANZA ACTIVA basada en un proceso participativo con un seguimiento y control académico y técnico que asegure el máximo aprovechamiento de los contenidos y actividades por parte de los participantes. El proceso de enseñanza-aprendizaje se basará en los siguientes conceptos metodológicos:

    • Exposición de planteamiento y conceptos teóricos.
    • Realización, de casos prácticos y ejercicios.
    • Realización de proyectos grupales para algunos de los módulos.
    • Aplicación en el contexto de la empresa mediante la exposición de casos de uso reales de la mano de empresas del sector invitadas.
    • Realización de un proyecto final.

    El curso experto se divide en 2Módulos y un proyecto final. Cada Módulo está compuesto por temas.

    Cada uno de los temas dispondrá de un tutor, que acompañará, guiará y fomentará la participación de los participantes a lo largo de las fechas dedicadas al trabajo. El Tutor a su vez es el responsable de los contenidos de cada tema, el encargado de resolver las dudas de los participantes y de realizar la evaluación final.

    Cada alumno tendrá que optar a uno de los formatos ofertados: Presencial u Online síncrono o en directo.

    El formato del curso combina las sesiones presenciales o por streaming (Martes y Viernes), con contenido online de autoaprendizaje que estará disponible en la plataforma online Moodle de Mondragon Unibertsitatea. Las sesiones presenciales tendrán lugar en el Nagusi Intelligence Center, en Urduliz (Bizkaia).

    Cada uno de los módulos contará con el desarrollo de un proyecto práctico.

    Estos proyectos permitirán catalizar el aprendizaje orientándolos a la obtención de unos resultados. Dichos proyectos contarán con la supervisión de un tutor del curso experto.  

    Los alumnos tendrán acceso a la plataforma educativa online Moodle de Mondragon Unibertsitatea, en donde tendrán todo el material y ejercicios disponible por módulos, además de diferentes foros y canales de comunicación con el resto de los asistentes al curso y con todo el profesorado.

    Calendario

    07/10/2022 - 28/02/2023

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    El curso dará comienzo el 7 de octubre y finalizará el 28 de febrero.

    PRESENCIAL U ONLINE A ELEGIR, CON SESIONES LOS MARTES Y VIERNES

    Calendario

    07/10/2022 - 28/02/2023

    MARTES (17:00-20:00) 

    VIERNES (15:00-20:00)

     

    Profesorado

    Profesorado de Mondragon Unibertsitatea altamente cualificado y con experiencia en proyectos reales que compaginan docencia con investigación en temáticas de vanguardia con empresas del sector.

    • Área Inteligencia Artificial:
      • Beatriz Laskurain
      • Carlos Cernuda
      • Aitor Duo
    • Área Biomédica:
      • Arantxa González de Heredia
      • Ane Alberdi
      • Unai Ayala
    • Área telemática y ciberseguridad
      • Jesús Lizarraga
    • Área HAZI- Informazio sistemak
      • Urtzi Markiegi

      Beatriz Laskurain (docente y coordinadora del Máster)

      Licenciada en Publicidad, Marketing y Relaciones Públicas por la Universidad de Navarra, Master en Digital Business por ICEMD (ESIC) y Postgrado en Big Data Analytics por ESIC, con más de 20 años de experiencia profesional dirigiendo equipos de publicidad y marketing y asesorando a start ups digitales, actualmente pertenece al Área de Inteligencia Artificial de Mondragon Unibertsitatea donde compagina la formación a profesionales y empresas, con el asesoramiento en ámbitos de Estrategia Digital, Business Intelligence con Power BI y análisis de datos.

      Dr. Carlos Cernuda

      Licenciado en Matemáticas por la Universidad de Oviedo en 2009 y Máster en Soft Computing and Intelligent Data Analysis en 2010, por la Universidad de Oviedo conjuntamente con el European Center for Soft Computing. En 2014 se doctoró en Ciencias de la Ingeniería por la universidad austriaca Johannes Kepler Universität Linz (JKU) con la tesis titulada “Advanced Data Mining and Machine Learning Techniques in Chemometric Modeling”. 

      En el período sept. 2014 a abril 2016, ha sido profesor asistente en JKU, impartiendo cálculo, álgebra, matemáticas para la economía y teoría de control. Entre mayo de 2016 y noviembre de 2018 desempeñó en BCAM la labor como investigador postdoctoral en el departamento de Data Science – Machine Learning, impartiendo varios cursos introductorios al análisis de datos.

      En diciembre de 2018 se incorporó a MGEP en calidad de Personal Docente Investigador donde su actividad docente se centra en Analytics, concretamente Machine Learning y Deep Learning.

      Dr. Aitor Duo

      Pertenece al departamento de electrónica e informática de Mondragon Unibertsitatea. Graduado en ingeniería en sistemas de telecomunicación (2015), obtuvo su máster en sistemas embebidos en 2017. Posteriormente realizó su tesis doctoral titulada “Sensor and CNC internal signal evaluation to detect tool and workpiece malfunctions in the drilling process” en el programa de ingeniería aplicada de Mondragon Unibertsitatea (2021). En los últimos años ha colaborado con el grupo de investigación de mecanizado de alto rendimiento en la puesta a punto de set-up experimentales para la adquisición y análisis de datos de procesos industriales.

      Jesús Lizarraga

      Ingeniero Técnico en Electricidad por la Universidad del Pais Vasco (EHU), Ingeniero en Informática por Mondragon Unibertsitatea y Master (M.Sc.) en Computación por la Universidad de Staffordshire (Reino Unido). En la actualidad coordina el área de Telemática de la Escuela Politécnica Superior de Mondragon Unibertsitatea. Es también responsable de ciberseguridad de Mondragon Unibertsitatea y Coordinador del Master en Ciberseguridad. Compagina sus labores docencia en los cursos de postgrado con la formación y asesoría a empresas. Sus áreas de trabajo actuales son la vigilancia, monitorización y comunicaciones.

      Ane Alberdi

      Docente e investigadora de MGEP desde el año 2017. Ane posee una Doble diplomatura en Ingeniería Electrónica por el INP-ENSEEIHT y MGEP, a la vez que un Máster en Sistemas Embebidos por MGEP. Obtuvo el título de doctor en el año 2017. Durante su doctorado Ane trabajó en la detección temprana de enfermedades basada en entornos inteligentes y IoT junto con técnicas de Inteligencia Artificial (IA). Ane también fue investigadora visitante en el Laboratorio CASAS en Washington State University (WA, EE.UU.), donde estudió el uso de los entornos inteligentes para apoyar la vida independiente de las personas adultas con deterioro cognitivo. Ane ha publicado artículos en varias revistas científicas de impacto. Actualmente, su investigación se centra en las aplicaciones de la IA en el ámbito salud.

      Urtzi Markiegi

      Profesor  e investigador  del  departamento  de  Electrónica  e  Informática  de  la Escuela  Politécnica  Superior  de  Mondragon  Unibertsitatea  (EPS-MU).  Obtuvo  el  título  de Ingeniería Informática (2003) en EPS-MU y el título de doctor en informática (2021) con la tesis "Optimización de pruebas para sistemas ciber físicos altamente configurables". En el ámbito docente pertenece al área de conocimiento de Sistemas de Información, del cual fue coordinador en el periodo 2006-2016. Ha sido profesor titular de asignaturas del ámbito de la Ingeniería del Software, Sistemas de Información y Bases de Datos en los grados de Informática, Telecomunicaciones, Electrónica y en el másteres de "Sistemas Embebidos" y "Análisis de datos, Ciberseguridad y Computación en la nube". Actualmente es el coordinador del grado de Ingeniería Informática. En el ámbito de investigación y transferencia ha coordinado y trabajado activamente en diferentes proyectos con empresa y europeos (HOLISTIC, DONHE, BATERATZEN, GENOMA, LAUNCH-MICRO, CITYFIED, CPSBUDY, TESTOMAT, VALU3S) centrando su trabajo en la arquitectura del software, bases de datos y testeo.

      Coordinación

      Coordinadora general:

      Beatriz Laskurain Larrañaga

      Docente y asesoramiento a empresas en áreas de estrategia y marketing digital, Business Intelligence con Power y análisis de datos.

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      blaskurain@mondragon.edu

      607 530 650

      linkedin.com/in/blaskurain/

      Organización

      El “Título experto universitario en Business Intelligence para profesionales del sector Salud y Silver Economy” está organizado por Mondragon Unibertsitatea y cuenta con la colaboración de la Diputación Foral de Bizkaia.

      Condiciones y proceso de admisión

      El proceso del curso experto consta de tres fases que tendrán lugar en los meses previos al inicio del curso (inscripción -> admisión -> matrícula):

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      1. Inscripción
      • La preinscripción se realiza desde esta página web.
      • Te enviaremos un email con el enlace para poder hacer la inscripción y subir el DNI/NIE
      • Validaremos el DNI/NIE y podrás subir la documentación que falta: CV y títulos universitarios.

      El plazo de inscripción quedará abierto hasta que se llenen las plazas

      1. Admisión

      Evaluaremos la documentación recibida; se dará preferencia a los titulados universitarios de las especialidades de entrada.

      1. Matrícula

      La matrícula se realiza online desde el enlace facilitado por la universidad una vez hayas sido admitido/a. La matricula se formalizará con el pago de la primera cuota del master.

      Titulación que se obtiene

      Los participantes que hayan cumplido los requisitos de la evaluación y entrega del proyecto, obtendrán el “Título Experto universitario en Business Intelligence para profesionales del sector salud y Silver Economy “ por Mondragon Unibertsitatea.

      Vinculación Universidad- Empresa

      Si eres un profesional en activo, podrás compaginar el desarrollo del curso con el trabajo que realizas en tu empresa y mejorar tus competencias aplicando un trabajo fin de curso adaptado a tu empresa.

      Plazas

      20 plazas

      El máximo de plazas disponible es 20 personas, para poder prestar la atención personalizada que requiere esta formación.

      Perfil de salida

      Las salidas profesionales de este programa serán las de puestos técnicos y/o gestores de proyectos de datos o científicos de datos en centros de salud y hospitales; administración y salud públicas; aseguradoras de salud; industria farmacéutica; empresas tecnológicas orientadas a la Inteligencia Artificial y al Big Data; empresas innovadoras orientadas a la telemedicina y el desarrollo de dispositivos y aplicaciones en salud.

      Colaboradores/ Patrocinadores

      Este curso cuenta con la colaboración de la Diputación Foral de Bizkaia y el Nagusi Intelligent Center.

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      Precio

      4.350 

      Importe total previsto 2022-23

      17 ECTS

       

      Este importe podrá abonarse en un único pago o de manera fraccionada:

      • Primer pago al formalizar la matrícula (600€) + Resto pago único en octubre
      • Primer pago al formalizar la matrícula (600€) + Resto mensualmente

      Si al alumno se da de baja por un cambio en las condiciones del curso (cambio de fechas, horarios o formato ) se devolverá el 100% de la cuota inicial. Si se da de baja por otras causas se devolverá el 50% hasta el inicio de las clases. Una vez comenzadas las clases la cuota inicial no se devolverá.

      Esta formación podrá ser bonificada por Fundae para aquellas personas que se matriculen en nombre de su empresa. No somos empresa gestora de ayudas, pero sí facilitamos toda la información necesaria para realizar la solicitud en Fundae.

      Más información

      Si quieres informarte o quieres resolver cualquier duda puedes escribir a la siguiente dirección de correo electrónico cursosingenieria@mondragon.edu o puedes llamar al 664266716


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