Domina la interacción entre Big Data y Aprendizaje Automático a través de 150 horas de la mejor enseñanza digital” 

Uno de los grandes desafíos que afrontan los profesionales de la salud en la gestión de Big Data radica en preservar la seguridad de las informaciones sensibles. Durante sus respectivas labores, los médicos tienen acceso a datos privados de los usuarios para tenerlos en cuenta a la hora de planificar las terapias. Por eso, los facultativos necesitan nutrirse de las tácticas más efectivas para mitigar riesgo en el manejo de dichas informaciones. En este contexto, deben adquirir competencias avanzadas para superar con éxito los desafíos en la confidencialidad de los datos en el campo del Big Data biomédico. 

Para ayudarlos con esta labor, TECH implementa un Postgraduate certificate que desarrollará las estrategias prácticas más vanguardistas para la aplicación de Big Data en la toma de decisiones clínicas. El plan de estudios analizará la implementación de sistemas de interactividad en visualizaciones para mejorar la comprensión. En esta misma línea, el temario profundizará en una amplia gama de tácticas de comunicación efectiva para que los egresados presenten resultados de análisis complejos. Además, los materiales didácticos incluirán la exploración de casos de éxito en la implementación de datos masivos biomédicos en Investigación Clínica. 

Por otra parte, la metodología destaca por su modalidad 100% online, adaptada a las necesidades de los profesionales ocupados que buscan avanzar en sus carreras. Igualmente, emplea la metodología Relearning, basada en la repetición de conceptos clave para fijar conocimientos y facilitar el aprendizaje. De esta manera, la combinación de flexibilidad y un enfoque pedagógico robusto, lo hace altamente accesible. Asimismo, los estudiantes accederán a una biblioteca atestada de recursos multimedia en diferentes formatos multimedia como resúmenes interactivos, fotografías, vídeos explicativos e infografías. Lo único que se requerirá es que los expertos tengan a su alcance un dispositivo electrónico con acceso a Internet para ingresar en el Campus Virtual, donde encontrarán los contenidos académicos más dinámicos del mercado.

Desarrollarás algoritmos de Inteligencia Artificial para predecir resultados clínicos, optimizar protocolos de tratamiento y mejorar la eficiencia en la identificación de biomarcadores relevantes”   

Este Postgraduate certificate en Big Data Analytics and Machine Learning in Clinical Research  contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son: 

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Análisis de Big Data y Aprendizaje Automático en Investigación Clínica 
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información científica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional 
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje 
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras  
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual 
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet 

Abordarás la integración del Big Data y el Aprendizaje Automático en la Investigación Clínica, mejorando tu comprensión sobre las enfermedades más complejas” 

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.  

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.  

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos. 

Profundizarás en la Minería de Datos en registros clínicos para extraer patrones valiosos, todo a mediante innovadores recursos multimedia"

Gracias al sistema Relearning que emplea TECH reducirás las largas horas de estudio y memorización"

This Postgraduate certificate will focus on the Big Data tools most commonly used in Clinical Research, thus immersing in Data Mining in clinical and biomedical records. The academic itinerary will delve into various predictive analysis techniques that will improve clinical prognoses. The syllabus will also address Machine Learning models in epidemiology and public health, as well as the analysis of biological networks to understand the patterns of pathologies. In addition, the didactic contents will develop predictive tools, advanced visualization skills and communication of complex data.

You will acquire skills to address significant challenges, such as the efficient management of large volumes of information, analyzing their practical applications in the biomedical sector"

Module 1. Big Data Analytics and Machine Learning in Clinical Research

1.1. Big Data in Clinical Research: Concepts and Tools

1.1.1. The Explosion of Data in Clinical Research
1.1.2. Concept of Big Data and Main Tools
1.1.3. Applications of Big Data  in Clinical Research

1.2. Data Mining in Clinical and Biomedical Registries

1.2.1. Main Methodologies for Data Mining
1.2.2. Data Integration from Clinical and Biomedical Registries
1.2.3. Detection of Patterns and Anomalies in Biomedical and Clinical Records

1.3. Machine Learning Algorithms in Biomedical Research

1.3.1. Classification Techniques in Biomedical Research
1.3.2. Regression Techniques in Biomedical Research
1.3.4. Unsupervised Techniques in Biomedical Research

1.4. Predictive Analytics Techniques in Clinical Research

1.4.1. Classification Techniques in Clinical Research
1.4.2. Regression Techniques in Clinical Research
1.4.3. Deep Learning in Clinical Research

1.5. AI Models in Epidemiology and Public Health

1.5.1. Classification Techniques in Epidemiology and Public Health
1.5.2. Regression Techniques in Epidemiology and Public Health
1.5.3. Unsupervised Techniques in Epidemiology and Public Health

1.6. Analysis of Biological Networks and Disease Patterns

1.6.1. Exploration of Interactions in Biological Networks for the Identification of Disease Patterns
1.6.2. Integration of Omics Data in Network Analysis to Characterize Biological Complexities
1.6.3. Application of machine learning  Algorithms for Disease Pattern Discovery

1.7. Development of Tools for Clinical Prognostics

1.7.1. Creation of Innovative Tools for Clinical Prognosis Based on Multidimensional Data
1.7.2. Integration of Clinical and Molecular Variables in the Development of Prognostic Tools
1.7.3. Evaluating the Effectiveness of Prognostic Tools in Various Clinical Contexts

1.8. Advanced Visualization and Communication of Complex Data

1.8.1. Use of Advanced Visualization Techniques to Represent Complex Biomedical Data
1.8.2. Development of Effective Communication Strategies for Presenting Complex Analysis Results
1.8.3. Implementation of Interactivity Tools in Visualizations to Enhance Comprehension

1.9. Data Security and Challenges inBig DataManagement

1.9.1. Addressing Data Security Challenges in the Context of Biomedical Big Data
1.9.1. Strategies for Privacy Protection in the Management of Large Biomedical Data Sets
1.9.3. Implementation of Security Measures to Mitigate Risks in the Management of Sensitive Data

1.10. Practical Applications and Case Studies in Biomedical Big Data

1.10.1. Exploration of Successful Cases in the Implementation of Biomedical  Big Data n Clinical Research
1.10.2. Development of Practical Strategies for the Application of Big Data  in Clinical Decision Making
1.10.3. Impact Assessment and Lessons Learned through Case Studies in the Biomedical Domain

As it is an online Postgraduate certificate, you will be able to combine your studies with the rest of your daily activities”