Nuevo - Data Science en Área Biomédica

Este curso pretende ser una introducción de nuevas técnicas estadísticas para el análisis de datos biomédicas.


Descripción

La Bioestadística es la disciplina que se ocupa del desarrollo y uso de métodos estadísticos para resolver problemas y dar respuesta a preguntas que surgen en las ciencias de la salud. Más específicamente, la Bioestadística se ocupa de la recolección, organización y analizar datos procedentes de las ciencias biomédicas, con el fin de entender cuál es la situación de las patologías presente en la población, de tal modo que apoye las decisiones que permiten al profesional del área salud mejorar la calidad de vida de los individuos.
Esta disciplina tiene hoy en día, mayor exigencia con el uso de nuevas técnicas de análisis de datos que incluyen la visualización de resultados que permiten aumentar los conocimientos del tema investigado.
El curso entrega al participante los fundamentos y nuevas técnicas que le permitan analizar datos cuantitativos del campo de la salud con rigurosidad científica, que apoye las decisiones frente a un fenómeno patológico.
Se realizarán clases expositivas, ejemplos aplicados y  laboratorios computacionales con software estadístico y de visualización de datos.

Dirigido a

El curso está dirigido a profesionales que se desempeñan en gestión del área de la Salud como Enfermeros/as, Kinesiólogas/os, nutricionistas, u otros profesionales afines.

Prerrequisitos

Se sugiere tener conocimientos en análisis de datos y/o dominio básico de Excel.

Objetivo de aprendizaje

Aplicar herramientas estadísticas y computacionales para el procesamiento, presentación, visualización y  análisis de datos biomédicos, con el objetivos de reconocer patrones, agrupaciones, anomalías, asociaciones  y predicciones inherentes a los datos.

Desglose de cursos

Al finalizar este curso los/las estudiantes debieran ser capaces de:
•    Aplicar técnicas descriptivas de datos biomédicos con apoyo de herramientas computacionales.
•    Presentar datos mediante nuevas técnicas de visualización y tablas de resumen
•    Utilizar métodos de estimación de indicadores poblacionales en la investigación biomédica.
•    Aplicar modelos simples de asociación de variables y de predicción con datos biomédicos.

Los problemas descriptivos cuyo objetivo es derivar patrones (correlaciones, tendencias, agrupaciones o clústeres, trayectorias y anomalías) que resuman las características inherentes a los datos. Dentro de este grupo, cabe destacar el análisis de reglas de asociación para el que el algoritmo «A priori» es el más conocido, así como los problemas de segmentación o clustering

CONTENIDOS: 
-    Organización y visualización de datos (13 hrs)
•    Uso de Data Science en el campo de la Salud.
•    Técnicas descriptivas de datos
•    Análisis exploratorio de datos
•    Indicadores epidemiológicos
•    Aplicaciones computacionales e interpretación con RStudio.
•    Visualización de datos
-    Toma de decisiones bajo incertidumbre (12 hrs)
•    Asociación de datos categóricos
•    Modelamiento: regresión lineal y logística
•    Aplicaciones computacionales e interpretación.
•    Análisis de casos con Encuesta Nacional de Salud

METODOLOGÍA DE ENSEÑANZA Y APRENDIZAJE:
En las horas teóricas el relator desarrollará los contenidos con medios audiovisuales (presentaciones power point) y desarrollo de ejemplos aplicados de donde se analizarán conclusiones que se puedan obtener de los datos.
En las horas prácticas, se analizarán bases públicas con datos de salud que involucren patologías, tal que los participantes deduzcan conclusiones y propongan posibles decisiones ante el fenómeno estudiado. Todo esto con apoyo computacionales usando software estadístico, Excel y de visualización de datos, de manera individual y supervisado por el relator.

EVALUACIÓN DE LOS APRENDIZAJES:
-    1 taller de técnicas organización y visualización (30%), revisado con pauta de cotejo
-    1 taller de modelos de asociación (30%), revisado con pauta de cotejo
-    1 taller de estudio de casos (40%), revisado con pauta de cotejo

Equipo Docente

JEFE DE PROGRAMA:
RICARDO ARAVENA CUEVAS
Licenciado en Estadística, Pontificia Universidad Católica de Chile.
Magíster en Estadística, Pontificia Universidad Católica de Chile.
Profesor Asociado Adjunto del Departamento de Estadística de la Facultad de Matemáticas. Ha dictado diversos cursos de pre grado en el área de métodos y modelos estadísticos, análisis de datos, diseño muestral y datos complejos para diversas carreras de diferentes disciplinas como las ciencias sociales, medicina e ingeniería. Ha dictado además diversos cursos de postgrado, tanto en el Magíster en Estadística UC, como en los Magíster de Geografía y el Magíster de Políticas Públicas de la Universidad de Chile.

EQUIPO DOCENTE
•    Alvarado Celis, Ana María
Licenciada en Matemática Pontificia Universidad Católica de Chile
Magíster en Estadística, Pontificia Universidad Católica de Chile

•    Aravena Cuevas, Ricardo
Licenciado en Estadística, Pontificia Universidad Católica de Chile
Magíster en Estadística, Pontificia Universidad Católica de Chile

•    Bravo Mella, Mónica
Licenciado en Estadística, Pontificia Universidad Católica de Chile

•    Gutierrez Inostroza, Luis
Doctor en Estadística, Pontificia Universidad Católica de Chile

•    Molina Núñez, Alonso
Licenciado en Estadística, Pontificia Universidad Católica de Chile

•    Olea Ortega, Ricardo
Licenciado en Estadística, Pontificia Universidad Católica de Chile
Magíster en Estadística, Pontificia Universidad Católica de Chile
Doctor en Estadística, Pontificia Universidad Católica de Chile

Requisitos de aprobación

El alumno/a deberá tener un promedio de los 4 talleres igual o superior a 4,0 y un mínimo de 75% de asistencia a las sesiones presenciales.
Los alumnos que aprueben las exigencias del curso recibirán un certificado de aprobación otorgado por la Pontificia Universidad Católica de Chile.
El alumno que no cumpla con una de estas exigencias reprueba automáticamente sin posibilidad de ningún tipo de certificación.

Bibliografía

Se entregará el material necesario (especialmente diseñado para el curso) el primer día de clases.

Proceso de Admisión

Las personas interesadas deberán completar la ficha de postulación ubicada al lado derecho de esta página web. Un correo de confirmación solicitará enviar los siguientes documentos a la coordinación a cargo de Sebastián Massa Slimming <sebastian.massa@mat.uc.cl>

• Fotocopia Carnet de Identidad.
• Fotocopia simple del Certificado de Título o del Título.
• Curriculum Vitae actualizado.

- El postulante será contactado para asistir a una entrevista personal, si corresponde, con el Jefe de Programa del Diplomado o su Coordinadora Académica.
- En caso que el postulante presente alguna discapacidad de origen: visual, auditiva, movilidad reducida, u otra, deberá informar previamente a la coordinación del programa mediante un email, con el objetivo de brindar las condiciones de infraestructura necesaria al inicio de clases y entregar una asistencia adecuada
- Las postulaciones son hasta una semana antes del inicio del Diplomado/Curso o hasta completar las vacantes; no se aceptarán postulaciones incompletas.
- El postular no asegura el cupo, una vez inscrito o aceptado en el programa se debe cancelar el valor para estar matriculado.

Importante- Sobre retiros y suspensiones-
• La coordinación del programa se reserva el derecho de suspender o reprogramar la realización de la actividad si no cuenta con el mínimo de alumnos requeridos o por motivos de fuerza mayor. En tal caso se devuelve a los alumnos matriculados la totalidad del dinero a la brevedad posible con un máximo de 10 días hábiles. La devolución se efectuará con depósito en la cuenta (corriente o vista) que indique el alumno o a través de un vale vista que deberá ser retirado en cualquier sucursal del Banco Santander.
• A las personas matriculadas que se retiren de la actividad antes de la fecha de inicio, se les devolverá el total pagado menos el 10% del valor del programa.* A las personas que se retiren una vez iniciada la actividad, se les cobrará las horas o clases cursadas o asistidas y materiales entregados a la fecha de la entrega de solicitud formal de retiro más el 10% del valor del programa*
La solicitud de retiro debe realizarse a la coordinación a cargo y hasta antes de que el 50% de la actividad se haya desarrollado (Reglamento de alumno de Educación Continua).  
En ambos casos la devolución, demorará cómo máximo 15 días hábiles y se efectuará con depósito en la cuenta (corriente o vista) que indique el alumno o a través de un vale vista que deberá ser retirado en cualquier sucursal del Banco Santander. *El 10% corresponde al uso de vacante y se calcula en base al precio publicado, no el valor final pagado.

imagen
SOLICITAR MÁS INFORMACIÓN
POSTULA AQUÍ


Otros programas que pueden ser de su interés

Computación Estadística con R

Aplicación de Herramientas para la Implementación de Academias de Matemáticas en Contextos Escolares

Actualización Disciplinar en fundamentos de probabilidad y estadística para la enseñanza en educación media
IMPORTANTE : Politicas de privacidad

El sitio de educación continua UC utiliza cookies.

Las cookies son pequeños archivos que son transferidos a su dispositivo (Computadora o móvil) y que permanecen ahí por una duración de tiempo limitada, para ayudar a personalizar la experiencia de uso del sitio web y la publicidad que verá de los productos que este ofrece.
Educación continua UC utiliza tanto cookies propias como de terceros.

Particularmente el sitio utiliza cookies para habilitar las funcionalidades de remarketing de Google AdWords y retargeting de Facebook Exchange, para así realizar campañas personalizadas de anuncios en línea, para aquellas personas que han visitado el sitio web. Por tanto si navega por nuestro sitio web, es probable que luego vea anuncios de nuestra empresa en otros sitios que visite.

Si no desea que se muestren esos anuncios o que se almacenen datos sobre su actividad en nuestro sitio web, puede configurar su navegador, para dejar de aceptar cookies o para que le avise antes de aceptar una cookie de los sitios web que visite. Adicionalmente para el caso particular de Adwords, puede inhabilitar el uso de estas cookies mediante el Administrador de Preferencias de Anuncios de Google.