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Realiza nuestro Master Big Data Sanitario Online y consigue tu titulación de Master con 60 créditos ECTS por la Universidad Católica de Murcia

Titulación
Modalidad
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Online
Duración - Créditos
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1500 horas - 60 ECTS
Baremable Oposiciones
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Administración pública
Becas y Financiación
Becas y Financiación
sin intereses
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24 Horas
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Gaspar Hechaime

BUENOS AIRES

Opinión sobre Máster en Big Data Sanitario + 60 Créditos ECTS

Gaspar Hechaime, ¿qué te hizo decidirte por nuestro Master Online?

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la comodida de acceso a los estudios

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Gaspar Hechaime, ¿qué has echado en falta del Master Online?

buena, un poco lenta en ocasiones

* Todas las opiniones sobre Máster en Big Data Sanitario + 60 Créditos ECTS, 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 Master big data sanitario

MASTER BIG DATA SANITARIO. Aprovecha la oportunidad que te ofrece Euroinnova para desarrollar las habilidades y competencias profesionales necesarias para cumplir tus objetivos en el ámbito laboral, y además al mejor precio. ¡No esperes más y solicita información sin compromiso!

Resumen salidas profesionales
de Master big data sanitario
Gracias a este Master en Big Data Sanitario podrás descubrir la herramienta que está transformando el sector de la salud. Cuando se haya finalizado, podrás aprender a analizar grandes cantidades de datos y transformarlos en conocimiento valioso para la toma de decisiones informadas en el campo de salud. Además, ampliarás conocimientos sobre cómo utilizar herramientas y técnicas avanzadas de análisis de datos, así como a aplicarlas en contextos clínicos. Con el Master de Formación Permanente en Big Data Sanitario, puedes estar seguro de que están obteniendo una buena educación y estar en el camino hacia una carrera exitosa en un campo en rápida evolución. También contarás con un equipo de profesionales especializados en la materia.
Objetivos
de Master big data sanitario
- Entender la ciencia de los datos y el análisis y procesamiento de estos. - Conocer el Big Data y las tecnologías que lo han hecho posible. - Adquirir conocimientos avanzados sobre herramientas y técnicas de análisis de datos aplicadas al campo de la salud. - Desarrollar habilidades para recopilar, procesar y analizar grandes conjuntos de datos sanitarios. - Aprender a usar el análisis de datos en el descubrimiento de patrones de enfermedades, diagnóstico y tratamiento. - Adquirir conocimientos sobre la seguridad de gestión de los datos sanitarios. - Asegurar el cumplimiento de los requisitos legales y reglamentarios.
Salidas profesionales
de Master big data sanitario
Después de completar el Master en Big Data Sanitario podrás encontrar empleo en empresas de tecnología de la salud y compañías farmacéuticas. Además, podrás ejercer como consultor y/o director de proyectos en Big Data sanitario, investigador en salud pública, gerente de calidad de datos sanitarios y analista de datos sanitarios, gracias a las habilidades adquiridas en la formación.
Para qué te prepara
el Master big data sanitario
El Master en Big Data Sanitario te prepara para tener una comprensión profunda de las herramientas y técnicas de análisis de datos aplicadas a la atención sanitaria. Además, podrás diseñar, implementar y evaluar proyectos de Big Data sanitario y presentar resultados de análisis de datos de manera clara y comprensible. Todo eso, teniendo en cuenta los aspectos legales y de seguridad sobre la gestión de datos.
A quién va dirigido
el Master big data sanitario
El Master en Big Data Sanitario está dirigido a profesionales de la salud, científicos de datos, ingenieros y otros profesionales que deseen adquirir habilidades avanzadas en análisis de datos aplicados al campo de la salud, la gestión de proyectos de Big Data o la investigación en el campo de la salud.
Metodología
de Master big data sanitario
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 Master big data sanitario

Descargar GRATIS
el temario en PDF
  1. ¿Qué es la ciencia de datos?
  2. Herramientas necesarias para el científico de datos
  3. Data Science & Cloud Computing
  4. Aspectos legales en Protección de Datos
  1. Introducción
  2. El modelo relacional
  3. Lenguaje de consulta SQL
  4. MySQL Una base de datos relacional
  1. ¿Qué es una base de datos NoSQL?
  2. Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
  3. Tipo de Bases de datos NoSQL Teorema de CAP
  4. Sistemas de Bases de datos NoSQL
  1. ¿Qué es MongoDB?
  2. Funcionamiento y uso de MongoDB
  3. Primeros pasos con MongoDB: Instalación y shell de comandos
  4. Creando nuestra primera Base de Datos NoSQL: Modelo e Inserción de Datos
  5. Actualización de datos en MongoDB: Sentencias set y update
  6. Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
  7. Consulta de datos en MongoDB
  1. ¿Qué es Weka?
  2. Técnicas de Data Mining en Weka
  3. Interfaces de Weka
  4. Selección de atributos
  1. Una aproximación a PENTAHO
  2. Soluciones que ofrece PENTAHO
  3. MongoDB & PENTAHO
  4. Hadoop & PENTAHO
  5. Weka & PENTAHO
  1. Introducción a R
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Tipos de datos
  4. Estadística Descriptiva y Predictiva con R
  5. Integración de R en Hadoop
  1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
  2. Inferencia estadística
  3. Modelos de regresión
  4. Pruebas de hipótesis
  1. Inteligencia Analítica de negocios
  2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  3. Presentación de resultados
  1. ¿Qué es Big Data?
  2. La era de las grandes cantidades de información. Historia del big data
  3. La importancia de almacenar y extraer información
  4. Big Data enfocado a los negocios
  5. Open Data
  6. Información pública
  7. IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
  1. Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
  2. Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
  1. Definición, Beneficios y Características
  2. Ejemplo de uso de Open Data
  1. Diagnóstico inicial
  2. Diseño del proyecto
  3. Proceso de implementación
  4. Monitorización y control del proyecto
  5. Responsable y recursos disponibles
  6. Calendarización
  7. Alcance y valoración económica del proyecto
  1. Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
  2. Arquitectura de una solución de Business Intelligence
  3. Business Intelligence en los departamentos de la empresa
  4. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
  5. Sistemas operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
  6. Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
  1. Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
  2. Toma de decisiones operativas
  3. Marketing estratégico y Big Data
  4. Nuevas tendencias en management
  1. Concepto de web semántica
  2. Linked Data Vs Big Data
  3. Lenguaje de consulta SPARQL
  1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  2. ¿Qué es IoT?
  3. Elementos que componen el ecosistema IoT
  4. Arquitectura IoT
  5. Dispositivos y elementos empleados
  6. Ejemplos de uso
  7. Retos y líneas de trabajo futuras
  1. Relación entre inteligencia artificial y big data
  2. IA y Big Data combinados
  3. El papel del Big Data en IA
  4. Big Data en salud
  5. Necesidad de Big Data en la asistencia sanitaria
  6. Retos del big data en salud
  1. Fuentes de datos sobre salud
  2. Importancia de los datos sobre salud
  1. El cuadro de mando en la atención médica
  2. Ejemplos de cuadros de mando de asistencia sanitaria
  3. Herramienta Tableau
  4. Herramienta Powerbi
  5. Herramienta QlikView
  6. Transformación y modelo de datos
  1. Atención médica generalizada con Big Data
  2. Predicciones de pacientes para una mejor dotación de personal
  3. Registros electrónicos de salud (EHR)
  4. Alertas en tiempo real
  5. Mejora del compromiso del paciente
  6. Prevenir el abuso de opioides en los EEUU
  7. Uso de datos de salud para la planificación estratégica informada
  8. Curar el cáncer con Big Data
  9. Análisis predictivo en salud
  10. Reducir el fraude y mejorar la seguridad
  11. Telemedicina
  12. Integrando Big Data con Imágenes Médicas
  13. Una forma de evitar visitas innecesarias a la sala de emergencias
  1. Medicina en el mundo antiguo
  2. Medicina en la edad media
  3. Medicina en el siglo xvi
  4. Medicina en el siglo xvii
  5. Medicina en el siglo xviii
  6. Medicina en el siglo xix
  7. Medicina en el siglo xx
  8. Medicina en el siglo xxi
  1. Las Tecnologías de la Información y Comunicación en los entornos sanitarios
  2. Tecnologías de la información y comunicación (TICs) en el Sistema Nacional de Salud
  3. TICs al servicio de los ciudadanos
  4. Telemedicina
  5. Uso de redes sociales en medicina
  1. Aspectos introductorios
  2. Panorama histórico
  3. Innovaciones en el diagnóstico por imagen
  4. Redefiniendo la radiología
  1. Modelos conceptuales de la historia clínica
  2. Elaboración y contenidos de la historia clínica
  3. Contenidos de la historia clínica
  4. Formatos de la historia clínica
  5. ¿Qué es una historia clínica electrónica?
  6. Beneficios de la histórica clínica electrónica (HCE)
  7. La historia clínica digital del Sistema Nacional de Salud
  1. Software de Historia Clínica Electrónica (HCE)
  2. Software privado y software libre (opensource) para la historia clínica electrónica
  3. ¿HCE en la nube o en el centro hospitalario? Beneficios e inconvenientes
  4. HCE en España, América Latina y el Caribe
  5. Procesos y diagrama de flujos genéricos de un software de historia clínica electrónica
  1. Estándares usados en la Historia Clínica Electrónica (HCE)
  2. HIPAA
  1. ¿Qué lenguajes de programación se utilizan en los sistemas informáticos de salud?
  2. Usos comunes de la HCE
  3. ¿Qué solución de alojamiento elegir para HCE?
  4. ¿Debería la HCE ser apta en dispositivos móviles?
  1. ¿Qué es SNOMED CT?
  2. Diseño y desarrollo de SNOMED CT
  3. Componentes de SNOMED CT
  4. Características de SNOMED CT
  1. Pasado de la HCE
  2. Presente de la HCE
  3. Futuro de la HCE
  1. Innovación en sistemas sanitarios
  2. Políticas de innovación
  3. Tecnología sanitaria emergente
  4. Evaluación tecnológica en España
  1. Las Tecnologías de la Información y Comunicación en los entornos sanitarios
  2. Tecnologías de la información y comunicación (TICs) en el Sistema Nacional de Salud
  3. TICs al servicio de los ciudadanos
  1. Telemedicina
  2. Asistencia Remota
  3. Telemedicina en procesos de apoyo a la continuidad asistencial
  4. Información sanitaria a la población
  5. Formación continua de profesionales
  6. Beneficios de la Telemedicina
  1. Gestor de contenidos (CMS)
  2. Sindicadores de contenidos: RSS y Atom
  3. Boletines electrónicos
  4. Blogging. Introducción y términos frecuentes
  5. Creación de un blog
  1. Alojamiento en la nube
  2. Gestor de reuniones
  3. Conferencias online
  4. Investigación 2.0
  5. Gestores de bibliografías
  1. Posicionamiento SEO
  2. Instalación del SEO simple
  3. Seccionando a sus visitantes
  4. ¿Cuándo hacemos SEO?
  5. Elección de palabras clave
  6. Lista de términos
  7. Sacando partido a Google Trends
  8. Conociendo el futuro: previsión de visitas
  9. ¿De dónde venimos? ¿A dónde vamos?
  10. Herramientas de monitorización SERP
  11. Estrategias de marketing 2.0
  1. Aspectos legales en el empleo de las TIC
  2. La protección de datos
  1. Introducción. Ley General de Sanidad
  2. Salud pública
  3. Telemedicina
  1. Estructura del sistema sanitario público en España. Niveles de asistencia
  2. Vías de atención sanitaria al paciente
  1. Documentación sanitaria
  2. Documentación clínica. Tramitación
  3. Documentos no clínicos
  1. Modelos conceptuales de la historia clínica
  2. Elaboración y contenidos de la historia clínica
  3. Contenidos de la historia clínica
  4. Formatos de la historia clínica
  1. Introducción a la informática sanitaria
  2. Archivistas y nuevas tecnologías
  3. La historia clínica informatizada
  4. Gestión de fichero de pacientes y de historias clínicas
  1. El lenguaje médico
  2. Los lenguajes documentales en medicina
  3. Codificación de datos clínicos y el CIE-10-ES. Conjunto Mínimo Básico de Datos (CMBD)
  4. Proceso para la correcta codificación. Convenciones del CIE-10-MC
  1. El secreto profesional
  2. Consentimiento informado
  3. Derechos y deberes del paciente
  1. Herramientas de la telemedicina
  2. Gestión médica a través de la telemedicina
  1. Introducción al Big Data
  2. La era de las grandes cantidades de información: historia del Big Data
  3. La importancia de almacenar y extraer información
  4. Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
  5. Marketing estratégico y Big Data
  6. Nuevas tendencias en management
  1. El plan de marketing
  2. Procesos en el diseño del Plan de Marketing
  3. Fases en el desarrollo del plan de marketing
  4. Posicionamiento en el mercado
  1. Definición de e-Health
  2. Ventajas y desventajas de e-Health
  1. Dispositivos y equipos de monitorización de parámetros vitales
  2. Clasificación de wearables
  3. Signos vitales
  4. Arquitectura de los WHD
  5. Ejemplos de Wereable Health Devices
  1. Apps de e-Health
  2. Razones del éxito de las apps de e-Health
  3. Ejemplos de apps de e-Health
  1. Encontrar apps de e-Health fiables
  2. Directiva de dispositivos médicos (MDD)
  3. Food and Drug Administration (FDA)
  1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  2. ¿Qué es IoT?
  3. Elementos que componen el ecosistema IoT
  4. Arquitectura IoT
  5. Dispositivos y elementos empleados
  6. Ejemplos de uso
  7. Retos y líneas de trabajo futuras
  1. Redes sociales en educación para la salud
  2. Beneficios de las redes sociales en salud
  3. Pautas de uso de redes sociales para organizaciones sanitarias

Titulación de Master big data sanitario

Titulación Universitaria de Master en Formación Permanente en Big Data Sanitario con 1500 horas y 60 créditos ECTS por la Universidad Católica de Murcia 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.
Master Big Data SanitarioMaster Big Data Sanitario
OPAM - Universidad Católica de Murcia

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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

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Master Big Data Sanitario

¿Quieres impulsar tu carrera como un auténtico profesional? ¿Estabas buscando un master en big data sanitario? ¿Te interesa en big data sanitario certificado por la UCAM? ¿Conoces la importancia del big data en la actualidad? Aprovecha la oportunidad que te ofrece Euroinnova con el Master Big Data Sanitario e impulsa tu carrera laboral con la empresa líder en formación. Gracias a la metodología e-learning de Euroinnova podrás formarte de la manera más fácil y cómoda.

¿Aún no te decides? Te invitamos a que continúes leyendo sobre la big data

Master Big Data Sanitario

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¿Por qué estudiar un Master Big Data Sanitario? ¿Por qué formarme en Big Data?

En el sector sanitario se cuentan con miles y millones de informaciones y de datos relacionadas con las personas y pacientes, acerca de sus afecciones y de los centros de sanidad. Por ello, es importante el análisis y examen de estas informaciones, por tanto big data supone una herramienta de gran utilidad para los profesionales del sector. Las técnicas y herramientas de big data están relacionadas con la aplicación de los modelos para prever y que contribuyan a cubrir las necesidades sanitarias y que se brinde una atención sanitaria mucho más eficiente. 

La optimización de cada uno de los servicios sanitarios experimenta muchos beneficios para la sociedad y para los profesionales sanitarios. Gracias a internet la sociedad se ha transformado, muchas empresas emplean las tecnologías para optimizar su trabajo y acceder con mayor sencillez, mucho más productivos y una apertura a nuevos negocios. Los profesionales de la salud se están aprovechando de los beneficios de Big Data para detectar posibles complejidades mentales o afecciones cardiólogas.

No hay muchos especialistas que posean conocimientos en esta rama, por ello, se demandan perfiles con conocimientos en Big Data, por el hecho de que en el sector de salud se necesitan para delimitar los proyectos, detectar y desarrollar algunas herramientas más óptimas. Gracias a big data, los profesionales pueden ofrecer una atención más personalizada a cada uno de los pacientes. En el ámbito de la radiología, Big Data contribuye a detectar las posibles irregularidades en las imágenes, delimitar cada uno de los detalles e incluso brindar un diagnóstico automático

El sector sanitario es uno de los que más se ven beneficiaos gracias al empleo de las nuevas tecnologías, no hay que ir muy lejos, el empleo de las tecnologías ha facilitado la gestión de muchos procesos sanitarios como es el desarrollo de las vacunas. Asimismo, permite y facilita la toma de decisiones en el diagnóstico de afecciones. 

¡Especialízate en Big Data en el sector sanitario con el Master Big Data en el área Sanitaria de Euroinnova International Online Education!

Los estudios en Big Data son uno de los puestos más requeridos en diferentes disciplinas y, en consecuencia, el sector sanitario no queda atrás, por ello, el estudio en Big Data es una de las mejores oportunidades para el acceso al mercado laboral. El uso de big data en este campo ayuda y contribuye a la calidad de vida de los pacientes y a la disminución de costes en este sistema. Por ello, desde Euroinnova te ofrecemos el Master Big Data Sanitario con el que podrás impulsar tu carrera profesional y tomar las riendas de tu futuro profesional. 

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La metodología que ofrecemos desde Euroinnova está basada en la formación a distancia, por lo que puedes formarte desde cualquier parte del mundo. Da igual que residas en Cádiz, Granada, Guadalajara, Madrid, Barcelona, Pontevedra, Santiago de Chile, CDMX, Guerrero, Chiapas o Perú. Asimismo, contarás con tu tutor personalizado para la resolución de tus preguntas o dudas en un plazo de 24 h a 48 h.

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