Big Data Analytics en la asistencia sanitaria

Modalidad A Distancia

Disponible en 1 Sede

Duración 4 semanas
Verisure Perú

40% descuento


EN TU ALARMA PARA CASA
HASTA EL 31 DE DICIEMBRE

Descripción del Cursos

La ciencia de los datos juega un papel importante en muchas industrias. Al enfrentar una cantidad masiva de datos heterogéneos, los algoritmos y sistemas escalables de aprendizaje automático y minería de datos se vuelven extremadamente importantes para los científicos de datos. El crecimiento del volumen, la complejidad y la velocidad en los datos impulsa la necesidad de algoritmos y sistemas analíticos de datos escalables. En este curso, estudiamos tales algoritmos y sistemas en el contexto de las aplicaciones de atención médica.

En el cuidado de la salud, grandes cantidades de datos médicos heterogéneos están disponibles en varias organizaciones de salud (pagadores, proveedores, productos farmacéuticos). Esta información podría ser un recurso habilitante para obtener ideas para mejorar la prestación de atención y reducir el desperdicio. La enormidad y la complejidad de estos conjuntos de datos presentan grandes desafíos en análisis y aplicaciones posteriores a un entorno clínico práctico.

¿Por qué tomar este curso?
En este curso, presentamos las características de los datos médicos y los desafíos relacionados con la minería de datos al tratar con dichos datos. Cubrimos varios algoritmos y sistemas para big data analytics. Nos enfocamos en el estudio de esas técnicas de big data en el contexto de aplicaciones analíticas de atención de la salud concretas, tales como el modelado predictivo, el fenotipado computacional y la similitud del paciente. También estudiamos la tecnología analítica de big data:

Algoritmos escalables de aprendizaje automático como el aprendizaje en línea y la búsqueda rápida de similitudes;

Qué aprenderás ?

Big Data
- Modelado Predictivo
- Reducción de dimensionalidad y Factorización de Tensor
- Análisis de gráficos

Cuidado de la salud
- Fenotipado computacional
- Métrica de similitud del paciente
- Ontología médica

Tecnologías
- Mapa reducido
- Chispa
- Hadoop
  • 4 semanas

Equipo docente

David Joyner y Jimeng Sun

Precio y formas de financiamiento

Público General

Gratis

Puedes tomar este curso en las siguientes sedes:

MARKETING SCHOOL PERU

Curso Virtual
Horarios: Ritmo propio