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Especialista en Data Analytics for Biosciences

En un breve periodo de tiempo ha surgido una enorme colección de nuevas técnicas que tienen que ver con el aprendizaje automático (Redes Neuronales, Deep Learning, Random Forest, Suport Vector Machine) que han revolucionado y reorientado radicalmente la visión académica del análisis de datos. La combinación de los modelos clásicos de regresión, regresión logística, análisis multivariante y series temporales con estas nuevas herramientas de machine learning proporcionan soluciones muy potentes a los problemas fundamentales del análisis de datos: exploración, inferencia y predicción.

Objetivo

El programa Especialista Data Analytics for Biosciences persigue dar una visión muy amplia de aplicación de las técnicas de análisis de datos al ámbito sanitario, aportando una visión de los dispositivos médicos y el análisis de las bioseñales usadas en la actualidad en clínica y de conocimientos para el análisis de los datos derivados de los mismos.

Nuestro objetivo es enseñar de manera rigurosa las herramientas principales que constituyen el nuevo universo del análisis estadístico de datos que combinan los modelos clásicos con las nuevas metodologías de machine learning.

Dirigido a
  • Profesionales de cualquier área, ingenieros, médicos, biólogos, graduados en ciencias sociales, investigadores etc. del sector sanitario que aspiran a adquirir un buen dominio de las técnicas actuales de análisis de datos.
En colaboración:

Metodología

Formación Online – Teleformación en vivo

Clases: Lunes y Miércoles de 18:30h a 21:30h

Duración:

1ªparte Febrero a Junio 2022

2ªparte Septiembre a Diciembre 2022

Profesores

Nuestro Claustro está compuesto por profesores con un excelente perfil académico y dilatada trayectoria profesional.

Programa

1.1 INFERENCIA, VISUALIZACIÓN Y COMUNICACIÓN

– Estadística descriptiva y análisis exploratorio de datos.
– Modelos de probabilidad: la distribución Normal.
– Inferencia. Estimación de los parámetros de la Normal. Intervalos de confianza. Q-Q plot.
– Análisis descriptivo multivariante. Media, varianza y covarianza.
– Matriz de Correlaciones.
– Gráficos de Dispersión.
– Componentes principales. Interpretación y Gráficos importantes.

1.2 MODELO DE REGRESIÓN

– Regresión lineal simple. Estimación. Contrastes.
– Regresión múltiple. Estimación. Contrastes.
– Análisis de residuos. Diagnosis del modelo.
– Variables cualitativas.
– Selección del modelo.
– Predicción.
– Stepwise. Lasso.
– Modelos Aditivos y Regression-Spline.

2.1 VARIABLES CUALITATIVAS Y MÉTODOS DE CLASIFICACCIÓN

– Análisis Discriminante.
– Regresión logística.
– Modelos lineales generalizados
– Modelos Aditivos generalizados
– Árboles de regresión y clasificación.
– Random Forest. Boosting.

2.2 MODELOS MULTIVARIANTES

– Análisis factorial. Modelo. Selección de número de factores. Interpretación.
– Componentes principales y Análisis Factorial.
– Modelo de Ecuaciones Estructurales.
– Análisis Cluster: Métodos jerárquicos y no-jerárquicos. Dendrogramas. Sistemas de encadenamiento. Vecino más próximo. K-means.
– Clasificador: K-nearest-neighbor

2.3 SERIES TEMPORALES

– Proceso de ruido blanco y procesos estacionarios.
– Función de autocorrelación.
– Modelos autorregresivos AR
– Modelos de Media Móvil MA
– Modelos mixtos ARMA
– Modelos no estacionarios ARIMA
– Modelos estacionales
– Modelos con variables explicativas: modelos Reg-ARIMA

2.4 INTRODUCCIÓN A MACHINE LEARNING

– Redes neuronales.
– Projection pursuit regression.
– Self-organizing maps.
– Deep learning.
– Multidimensional scaling
– Support Vector Machine

3.1 DISPOSITIVOS MÉDICOS

– Instrumentación Sistema cardiovascular
– Instrumentación en Neumología
– Instrumentación Sistema digestivo (manometría)
– Electroencefalografía y electromiografía (incluye Brain machines interfaces)
– Equipos de Imagen médica (Rx, PET, MRI, ecografías, etc.)
– Equipos de diagnóstico mediante ultrasonido
– Instrumentación en Unidad de Cuidados Intensivos
– Instrumentación en Quirófanos

3.2 BIOSEÑALES Y RUIDO

– Datos
– Formatos de datos y ficheros
– Abiertos, comerciales, conversores
– Interfaces
– Registros temporales, datos de panel, …

4.1 TEMAS ACTUALES

– Genómica
– Análisis cuantitativo de imágenes
– Monitorización continua
– Medicina personalizada

4.2 COMPETENCIAS PROFESIONALES DEL HEALTH DATA SCIENTIST

– Habilidades de consultoría
– Desarrollo de una propuesta de investigación
– Ética de la investigación
– Búsqueda de literatura científica
– Evaluación crítica de la literatura científica
– Escritura académica
– Diseño de pósters efectivos
– Habilidades de presentación

– Enfermedad neurológica
– Enfermedad digestiva
– Enfermedad cardiovascular
– Unidad de Cuidados Intensivos
– Bioinformática

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Precio 4.500€

Pago aplazado: Matrícula de 600€ y dos pagos.

Posibilidad de financiación

Titulación

Especialista en Metodología de Investigación Cuantitativa Aplicada al Sector Sanitario

Título Propio Universidad Politécnica de Madrid

30 créditos ECTS.

Dónde se imparte

Formación Online – Teleformación en vivo

Clases: Lunes y Miércoles de 18:30h a 21:30h

Duración: Febrero a Diciembre  2022

Si tienes cualquier duda contacta con nosotros

Esperamos poder ayudarte en este proceso

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