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Especialista en Data Analytics for Biosciences

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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.
Metodología

Formación Semipresencial

DURACIÓN:

Inicio Febrero 2022

Finalización Junio 2023

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.

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Precio 4500€

Pago aplazado: Matrícula de 600€ y dos pagos (Abril y Julio)

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

En Madrid Industriales Escuela de Negocios. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales de Madrid.

Si tienes cualquier duda contacta con nosotros

Esperamos poder ayudarte en este proceso

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