Profesionalen prestakuntza

Profesionalentzako Osasun Adimen Artifiziala eta Silver Economy Masterra

ECTS/orduak

60 ECTS

Egutegia

2022/11/04 - 2023/07/21

At-Or

Tokia

Urduliz
NIC

Hizkuntza

Gaztelania

Modalitatea

Aurrez aurrekoa eta Online

Prezioa

8.778 €

Helburuak

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".
Pero la enorme cantidad de datos generados son demasiado complejos y tienen una dimensión demasiado grande como para ser analizados por métodos tradicionales. Las técnicas avanzadas de análisis de datos que la inteligencia artificial aporta nos permiten recopilar, almacenar, analizar y convertir estos datos en útiles para la toma de decisiones, siempre de una forma ética, legal y segura.
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.
  • Desarrollar un proyecto de análisis de datos para entornos sociosanitarios.
  • Adquirir el conocimiento específico para identificar necesidades de información en entornos sociosanitarios generales y específicos de la Silver Economy y desarrollar una solución basada en datos que mejore el conocimiento y la toma de decisiones.
  • Adquirir conocimientos avanzados en la adquisición, almacenamiento, procesamiento y visualización de datos sociosanitarios mediante la utilización de herramientas tanto tradicionales, como más avanzados provenientes de la Inteligencia Artificial y el Big Data.
  • Adquirir conocimientos en las áreas de seguridad, privacidad y legalidad en el uso de datos sociosanitarios.
  • Desarrollar la capacidad de gestionar proyectos con metodologías ágiles.
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 Máster 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.

Nori zuzendua

Este curso Máster está dirigido a todos aquellos profesionales clínicos o técnicos interesados en adquirir perfil de analista de datos, con especial hincapié en el análisis de datos relacionados con el ecosistema tecnológico y sociosanitario que se ha creado como consecuencia del envejecimiento de la población.
Dirigido a profesionales diplomados/as o graduados/as en
o Ciencias de la Salud (Bioingeniería, Ciencias Biomédicas, Bioquímicas, Biociencias, Microbiología, Medicina) con gran interés por el análisis de datos
o Ciencias (Matemáticas, Estadística, Ingenierías de datos, Física, Informática, etc.) con interés en el análisis de datos para entornos sociosanitarios y relacionados con la Silver Economy.

Programa

M1 Introducción a la Inteligencia Artificial y al entorno sociosanitario de la salud y la Silver Economy
M1.1 Entorno salud y Silver Economy
M1.2 Inteligencia Artificial en Salud y Silver
M1.3 Interpretación de datos: bases de estadística I y álgebra I.
M1.4 Análisis de datos tradicional: Business Intelligence y Power BI
M1.5 Introducción a la ciencia de datos con herramientas no-code.
M1.6 Entornos Big Data y Cloud. Una introducción.
M1.7 Ética, legalidad y seguridad en el uso de datos sociosanitarios.
M1.8 Proyecto grupal

M2 Business Intelligence
M2.1 Evolución del consumo de la información para la toma de decisiones
M2.2 Principales tipos de bases de datos
M2.3 Herramientas de BI y Microsoft Power BI
M2.4 Proyecto de BI

M3 Ciencia de datos
M3.0 Introducción a la ciencia de datos, casos de uso y conceptos

M3.1 Fundamentos para el análisis de datos
M3.1.1 Bases de álgebra II
M3.1.2 Bases de estadística II
M3.1.3 Bases de programación (Python 3)

M3.2 Preparación de los datos
M3.2.1 Ingesta de datos
M3.2.2 Introducción al análisis
M3.2.3 Preprocesado
M3.2.4 Selección de atributos / características

M3.3 Análisis y validación
M3.3.1 Machine Learning
Clasificación supervisada
Regresión
Clustering
M3.3.2 Deep Learning

M3.4 Visualización de datos
M3.5.1 Introducción a la analítica visual de datos
M3.5.2 Frameworks y librerías de analítica visual
M3.5.3 Evaluación de herramientas de analítica visual

M4 Entorno Big Data y Cloud
M4.1 Adquisición y almacenamiento en entornos Big Data
M4.2 Herramientas Big Data
M4.3 Modelos Big Data
M4.4 Casos de uso

M5 Adquisición de datos e IOT en entornos sociosanitarios
M5.1 Tipos de datos
M5.2 Adquisición de datos IoT (sensores, trazadibilidad, algoritmos)

M6 Seguridad y legalidad en el uso de datos sociosanitarios
M6.1 Legislación en protección de datos personales
M6.2 Análisis de riesgos en los tratamientos de datos
M6.3 Mecanismos de protección de datos

M7 Metodologías ágiles de gestión de proyectos
M7.1 Gestión clásica de proyectos
M7.2 Prácticas ágiles de gestión de proyectos (Scrum, Kanban)
M7.3 Proyecto grupal

M8 Proyecto Fin de Máster
M8.1 Realización de un proyecto que dé respuesta a las preguntas planteadas por profesionales en entornos socio-sanitarios y de Silver Economy, utilizando las tecnologías y técnicas de Inteligencia Artificial y análisis de datos en bases de datos filtrados y anonimizados. Con la tutorización de expertos.

Irakasleak

Alberdi Aramendi, Ane
Ayala Fernandez, Unai
Basagoiti Astigarraga, Rosa
Cernuda Garcia, Carlos
Duo Zubiaurre, Aitor
Erramuzpe Aliaga, Asier
Gonzalez De Heredia Lopez De Sabando, Arantxa
Pitarke Orduñez, Munia
Reguera Bakhache, Daniel
Termenon Conde, Maite
Yanguas, Javier

Egutegia

2022/11/04 - 2023/07/21

At-Or

15:00-20:00


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