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Opiniones de nuestros alumnos

Media de opiniones en los Cursos y Master online de Euroinnova

Nuestros alumnos opinan sobre: Curso de Técnicas para el Análisis de Datos Clínicos

4,6
Valoración del curso
100%
Lo recomiendan
4,9
Valoración del claustro

Omar M. D.

MÁLAGA

Opinión sobre Curso de Técnicas para el Análisis de Datos Clínicos

Gracias a este curso me he podido especializar en el análisis de datos. Lo recomiendo porque me ha resultado muy completo y la ayuda que he recibido por parte de mi tutora ha sido muy buena.

Borja E. W.

CASTELLÓN

Opinión sobre Curso de Técnicas para el Análisis de Datos Clínicos

Es un curso muy completo, aunque creo que quedaría más claro si las explicaciones estuvieran también en vídeo, ya que algunos métodos de análisis me ha resultado complicado entenderlos.

Esteban M. T.

TARRAGONA

Opinión sobre Curso de Técnicas para el Análisis de Datos Clínicos

El curso online es bastante bueno, aunque me hubiera gustado poder hacer más ejemplos prácticos.

Patricia P. P.

BARCELONA

Opinión sobre Curso de Técnicas para el Análisis de Datos Clínicos

Este curso online me ha dado muchas herramientas para especializarme en el análisis clínico. Lo recomiendo por sus explicaciones tan sencillas y claras.

Benjamín P. T.

ZARAGOZA

Opinión sobre Curso de Técnicas para el Análisis de Datos Clínicos

Me ha gustado mucho el enfoque analítico de este curso. Están muy bien explicados todos los métodos de análisis y he aprendido mucho.
* Todas las opiniones sobre Curso de Técnicas para el Análisis de Datos Clínicos, aquí recopiladas, han sido rellenadas de forma voluntaria por nuestros alumnos, a través de un formulario que se adjunta a todos ellos, junto a los materiales, o al finalizar su curso en nuestro campus Online, en el que se les invita a dejarnos sus impresiones acerca de la formación cursada.
Alumnos

Plan de estudios de Curso de análisis de datos clínicos

CURSO DE ANÁLISIS DE DATOS CLÍNICOS. Realiza este curso online y especialízate en esta área de la sanidad. Da el paso adelante que te mereces en tu formación a la vez que mejoras tus oportunidades laborales. ¡No te lo pienses más y empieza a disfrutar de estudiar lo que más te gusta, solicita ya la información que necesites!

Resumen salidas profesionales
de Curso de análisis de datos clínicos
Este Curso de Técnicas para el Análisis de Datos Clínicos le ofrece una formación especializada en la materia. Se explican en detalle las diversas técnicas estadísticas y de aprendizaje automatizado para su aplicación al análisis de datos clínicos. Además, el Curso de Técnicas para el Análisis de Datos Clínicos describe de forma estructurada una serie de técnicas adaptadas y enfoques originales, basándose en la experiencia y colaboraciones de distintos profesionales.
Objetivos
de Curso de análisis de datos clínicos
Los objetivos a alcanzar con la realización de este Curso de Análisis de Datos Clínicos son los siguientes: 
- Conocer los diferentes conceptos y técnicas para analizar datos de pacientes. 
- Realizar un diagnóstico o un pronóstico a los pacientes. 
- Aplicar las técnicas a distintos casos reales.
Salidas profesionales
de Curso de análisis de datos clínicos
Tras realizar este Curso de Análisis de Datos Clínicos podrás trabajar profesionalmente en el área de Sanidad, especializando tu formación en el análisis de datos.
Para qué te prepara
el Curso de análisis de datos clínicos
Este Curso de Técnicas para el Análisis de Datos Clínicos te prepara para conocer los diferentes conceptos y técnicas para analizar datos de pacientes. Con el motivo de realizar un diagnóstico o un pronóstico y aplicar las técnicas a distintos casos reales.
A quién va dirigido
el Curso de análisis de datos clínicos
Este Curso de Análisis de Datos Clínicos está dirigido a las personas que por razones profesionales o académicas tienen la necesidad de analizar datos de pacientes, con el motivo de realizar un diagnóstico o un pronóstico.
Metodología
de Curso de análisis de datos clínicos
Metodología Curso Euroinnova
Carácter oficial
de la formación
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Temario de Curso de análisis de datos clínicos

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  1. Contexto de la obra
  2. Motivos
  3. Objetivos
  4. El alcance y la orientación del libro desde el punto de vista del análisis de datos
  1. La “minería de datos”
  2. Relevancia y fiabilidad
  3. Agregación de variables y datos
  4. La representación “difusa” de los datos
  5. Análisis de datos con técnicas “difusas”
  6. Clustering
  7. Clasificación
  1. Conceptos básicos
  2. Concepto de “pertenencia difusa”
  3. Relaciones difusas
  4. Definición de un “conjunto difuso”
  5. Siete métodos para definir una función de pertenencia
  6. Definición de “variable difusa”
  7. Definición de “número difuso”
  8. Los “cuantificadores”
  9. Representación difusa de variables de tipo binario
  10. La selección de características
  11. Funciones de pertenencia para datos clínicos
  1. Enfoque de la estadística “clásica”
  2. Sistemas de puntuación de pronóstico en cuidados intensivos
  3. Ejemplos de algunos de los sistemas más comunes de puntuación de pronóstico
  4. Enfoques de la inteligencia artificial
  5. Grupo de la Universidad de California en Irving: Repositorio base de datos sobre aprendizaje automatizado
  1. Presentación clínica
  2. Prevalencia
  3. Morbidity y mortalidad
  4. Diagnóstico
  1. Representación y proceso de datos de tipos diferentes
  2. Comparación entre diferentes tipos de datos
  3. La mejora del cuestionario para el diagnóstico de apnea del sueño (estudio del Capítulo 11)
  1. Técnicas estadísticas
  2. La técnica de inducción de reglas: ID3 y C4.5/5.0
  3. La técnica de “amalgamación”: los algoritmos de clustering de Hartigan
  4. La técnica de “agregación”: CP, OWA y WOWA
  5. La técnica de “agrupación difusa”: Fuzzy c-Means
  6. La técnica de redes neuronales para clustering (tipo “Kohoncn SOM”)
  7. La técnica de “redes neuronales” para predicción
  8. La técnica del “algoritmo evolutivo” (o “genético”)
  1. El cálculo de covarianzas difusas entre variables 171
  2. Resumen de las adaptaciones del operador de agregación WOWA
  1. Exploración inicial de los datos
  2. Proceso del conjunto de datos UCI con la técnica de inducción de reglas C4.5
  3. Proceso del conjunto de datos UCI con la técnica de inducción de reglas ID3
  4. Clustering con la red neuronal Kohonen SOM
  5. Aplicación del joining algorithm de Hartigan a los datos UCI, usando covarianzas “difusas” y “no-di fusas” como entradas
  6. Proceso de los datos UCI con la técnica “Fuzzy c-Means”
  7. Resumen
  1. El diagnóstico de apnca usando WOWA con cocientes asignados por el medico experto
  2. La comparación de diferentes métodos para asignar los cocientes de relevancia y fiabilidad. Agregación de datos usando el operador WOWA para casos de apnea del sueño
  3. Resumen
  1. Datos de prueba variables seleccionadas
  2. Comparación de las formas de representación categórica y como escala, de las preguntas del cuestionario
  3. Aprendizaje y asignación de los valores de relevancia y fiabilidad
  4. Resultados: diagnóstico de apnea usando el operador de agregación WOWA
  5. Comparación de la precisión predictiva en el diagnóstico usando agregación WOWA respecto a otros métodos de modelización predictiva
  6. Resumen

Titulación de Curso de análisis de datos clínicos

TITULACIÓN expedida por EUROINNOVA INTERNATIONAL ONLINE EDUCATION, miembro de la AEEN (Asociación Española de Escuelas de Negocios) y reconocido con la excelencia académica en educación online por QS World University Rankings Si lo desea puede solicitar la Titulación con la APOSTILLA DE LA HAYA (Certificación Oficial que da validez a la Titulación ante el Ministerio de Educación de más de 200 países de todo el mundo. También está disponible con Sello Notarial válido para los ministerios de educación de países no adheridos al Convenio de la Haya.
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La beca amigo surge como agradecimiento a todos aquellos alumnos que nos recomiendan a amigos y familiares. Por tanto si vienes con un amigo o familiar podrás contar con una beca de 15%.

* Becas aplicables sólamente tras la recepción de la documentación necesaria en el Departamento de Asesoramiento Académico. Más información en el 900 831 200 o vía email en formacion@euroinnova.es

* Becas no acumulables entre sí

* Becas aplicables a acciones formativas publicadas en euroinnova.es

Información complementaria

Curso de Análisis de Datos Clínicos 

¿Qué es la minería de datos?

La minería de datos trata de analizar estos para descubrir las conexiones que puede haber entre diferentes variables. Así permitirá predecir tendencias y adelantarse a los acontecimientos con las medidas adecuadas.

Este proceso se basa en los siguientes principios:

  • Estadística, que es el estudio numérico de las relaciones que hay entre datos y variables.
  • Inteligencia artificial, esta es una inteligencia similar a la humana, pero dada por un software. Es decir, son sistemas capaces de captar y entender el comportamiento humano.
  • Machine learning, es un sistema de algoritmos que se basa en el aprendizaje de datos para establecer predicciones. 

Es, por tanto, que la minería de datos evoluciona constantemente para llegar al ritmo de evolución de la población. Sin encontrarse con los límites del big data y basándose en el cómputo asequible de los datos. En este curso, aprenderás todo lo necesario sobre minería de datos aplicada a los datos clínicos.

Importancia de la minería de datos

La minería de datos crece cada año, y es que el volumen de recogida de estos experimenta crecimientos en cada área de estudio. Los datos no estructurados forman el 90% del total del universo digital. A pesar de esto, que las empresas dispongan de más datos no siempre significa que tengan más conocimientos. 

Es aquí donde entra la minería de datos, ya que esta permite: 

  • Filtrar todo el contenido caótico además de repetitivo que forman los datos. 
  • Comprender la relevancia que cada dato puede aportar. Posteriormente, hacer un uso adecuado de la información y los datos y resultados que estos pueden ofrecernos. 
  • Agilizar y adelantar el proceso de la toma de decisiones informadas.

¿Qué es el diagnóstico clínico?

El diagnóstico clínico es un proceso por el cual el experto en salud correspondiente en cada caso, identifica una enfermedad o el estado del paciente usando herramientas que ayudan a definir el cuadro clínico

Algunos profesionales del sector destacan que existe una relación del diagnóstico con el análisis biológico, método con el que se obtienen resultados fiables de los factores o las causas de la enfermedad de cada individuo, y añade que un diagnóstico clínico adecuado se asegura con el trabajo de procesos validados, curvas de calibración o diferentes estándares que garantizan la obtención de datos tangibles.

Los procesos del laboratorio clínico son el resultado de combinar varias disciplinas como la epidemiología clínica, la estadística y las ciencias sociales con la bioquímica clásica y la molecular, con el objetivo de mejorar la efectividad y la eficiencia de las pruebas de laboratorio.

Curso de Análisis de Datos Clínicos

La importancia de la estadística en la investigación clínica

A la hora de realizar investigaciones en cualquier campo, se deben utilizar las técnicas estadísticas pertinentes. El ámbito de la salud no iba a ser menos y gracias a la estadística, se han podido llevar a cabo numerosos estudios sobre diagnóstico clínico que han sido muy importantes a lo largo de la historia para descubrir el por qué de muchas enfermedades y qué soluciones puede tener cada una de ellas. Además, es algo relevante a la hora de evitar errores y sesgos en la investigación médica. Esta disciplina se denomina bioestadística.

El profesional de la salud debe formular una determinada hipótesis diagnóstica que dé explicación al cuadro clínico del paciente. Toda hipótesis diagnóstica que provenga de este proceso, tiene asociada una probabilidad de ocurrencia llamada probabilidad pre test.

En estos estudios, los métodos estadísticos pueden contabilizar de modo formal las fuentes de variabilidad en la respuesta de los pacientes a un tratamiento

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Preguntas al director académico sobre el Curso de análisis de datos clínicos

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