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Máster en Big Data Sanitario

Máster en Big Data Sanitario

En colaboración con SAVIA Salud Digital MAPFRE

SAVIA Salud Digital MAPFRE 

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Máster Big Data Sanitario

Metodolología: 100% online

Duración: 12 meses (60 ECTS)

Fecha de inicio: 17 de octubre de 2024

Doble titulación: UCAM, Big Data Internatinal Campus

Todos los alumnos del Big Data International Campus al finalizar su formación reciben doble titulación: Un título de la Universidad Católica de Murcia (UCAM) y un certificado del Big Data International Campus.

La UCAM cuenta con más de 20 años de experiencia en la enseñanza académica. Ha sido reconocida por prestigiosos rankings internacionales, situándose entre las 10 mejores universidades de Europa en Calidad de enseñanza, según el ranking Time Higher Education (THE).

Reconocimientos_UCAM

La Universidad Católica de Murcia se encuentra entre las universidades españolas con menor tasa de abandono y mejor nivel de empleabilidad de sus estudiantes. Ya que está en constante evolución y a la vanguardia en tecnología y herramientas para una experiencia de aprendizaje de referencia nacional e internacional.

En este fascinante cruce entre la ciencia y la tecnología, los analistas de datos en medicina se erigen como visionarios, desvelando el potencial de prever y moldear la salud

Objetivos del Máster en Big Data Sanitario  

El objetivo fundamental es formar a un profesional que pueda ejercer como Analista de Big Data, IA y Salud, para lo que aprenderá a:

  • Utilizar herramientas y realizar procesos de investigación mediante fuentes abiertas.
  • Identificar técnicas, tácticas y procedimientos utilizados por los analistas.
  • Analizar datos, obtener información y generar nuevo conocimiento
  • Aplicar procesos y técnicas de análisis
  • Verificar contenidos digitales

Programa del Máster en Big Data Sanitario 

Módulo 1. Salud y Datos. Introducción al ámbito de la salud y al Big Data

[150 horas / 6 Créditos ECTS] 

  • Introducción y descripción del Sistema de Salud
  • Objetivo: hacia la salud global “One Health”
  • Modelos de atención sanitaria y tendencias a futuro.
  • Transformación digital de la salud en el contexto de la innovación
  • Investigación en el ámbito de la salud
  • Medicina Personalizada
  • Introducción al Big Data, características fundamentales
  • ¿Qué es Big Data?. Las 4 Vs. Retos y desafíos
  • Fases del procesamiento
  • Principales técnicas, tecnologías e infraestructuras para el almacenamiento y procesado de grandes volúmenes de datos (Hadoop, HDFS y Map-Reduce, Ecosistema Hadoop…)
  • Fundamentos de Inteligencia artificial y ML
  • Análisis del impacto potencial en el ámbito de salud
Módulo 2. Aspectos legales y seguridad en la gestión de los datos sanitarios

[75 horas / 3 Créditos ECTS]

  • Conceptos legales básicos en relación a la gestión de datos sanitarios
  • La normativa europea y española sobre protección de datos personales y las implicaciones que esta puede tener en el Ciberespacio: el RGPD
  • Delitos relacionados con el mal uso de la información. Zoom en legislación española
  • Iniciativas de regulación de la IA.
Módulo 3. Gestión por proyectos. Metodología Agile

[75 horas / 3 Créditos ECTS]

  • Manifiesto Ágil e implementaciones: Scrum, XP y Kanban
  • Roles y responsabilidades en el mundo Agile
  • Decisiones basadas en datos y minimización del riesgo en proyectos ágiles
  • Desempeño y comunicación
  • Paradigma de la mejora continua
  • Herramientas Scrum
Módulo 4. Adquisición y almacenamiento de datos

[150 horas / 6 Créditos ECTS]

  • Paradigma Big Data y arquitecturas para el almacenamiento masivo de datos
  • Bases de datos relacionales y no relacionales
  • Fuentes de datos médicas
  • Extracción de datos de fuentes eclécticas
  • Estadística descriptiva e inferencial para la exploración de datos y generación de hipótesis
  • Otros jugadores en el mundo del dato: GIT y REST
Módulo 5. Machine Learning I

[150 horas / 6 Créditos ECTS]

  • Estado del arte de la inteligencia artificial en ciencia, industria y sector sanitario
  • Metodología de diseño de modelos Machine Learning
  • Base teórica estadística y probabilística para entender cómo funciona la inteligencia artificial a bajo nivel
  • Descripción del desarrollo completo de un proyecto de inteligencia artificial: Desde la concepción a la puesta en producción
  • Técnicas para el análisis de datos
  • Algoritmia básica
Módulo 6. Machine Learning II

[150 horas / 6 Créditos ECTS]

  • Datos sanitarios estructurados y desestructurados
  • Algoritmos analogizadores y simbolistas: Regresión Lineal, Polinómica, Logística y kernels. Clasificadores.
  • Redes neuronales para el procesamiento de información ambigua
  • Perceptrón Multicapa: Retropropagación y estudio del descenso del gradiente
  • Arquitecturas estándar: CNNs, Embeddings y Autoencoders
  • Principales arquitecturas para el ámbito sanitario
Módulo 7. Visualización de los datos

[150 horas / 6 Créditos ECTS]

  • Introducción a las diferentes herramientas de visualización de Datos y gráficos disponibles dentro de ellas
  • Microsoft Power BI
  • Librerías visuales de Python
Módulo 8. Transformando los datos en Valor, de la tecnología a la clínica

[150 horas / 6 Créditos ECTS] 

  • Ciclo de vida de las soluciones digitales
  • Las Start-ups
Módulo 9. La Inteligencia Artificial en el ámbito de la salud

[150 horas / 6 Créditos ECTS]

  • El boom de la Inteligencia Artificial en el campo de la salud
  • Aplicación de la Inteligencia Artificial en la atención sanitaria
  • Desafíos de la Inteligencia Artificial en el campo de la salud
  • Impacto social de la IA. Riesgos y Retos
Módulo 10. Proyecto Final Guiado

[300 horas / 12 Créditos ECTS]

Profesorado 

El Claustro docente del Máster en Big Data Sanitario está formado por profesionales de reconocido prestigio y contrastada experiencia en Proyectos de Big Data.

Dirección Académica

Joan_Guanyaber - Co-Director Académico - Profesor

Joan Guanyabens Calvet - Co-Director Académico y Profesor LinbkedIn

Médico y Diplomado por ESADE en Gestión Hospitalaria con más de 20 años de experiencia en dirección, gestión, consultoría y asesoramiento en la utilización y aplicación de las tecnologías de la información en el sector sanitario. Actualmente trabaja como Consultor independiente en Innovación, Tecnología y Salud, es Director del Máster en Gestión de la Salud Digital de OBS Business School y es uno de los fundadores/promotores de la iniciativa SALUSCOOP.

David R. Sáez Ávila - Director Académico

David R. Sáez Ávila - Co-Director Académico LinbkedIn

CEO de ENIIT, Innova IT Business School y CEO del Big Data International Campus. Máster en Gestión de Proyectos, en Dirección comercial y Marketing, en Liderazgo y en Desarrollo de Aplicaciones para Internet. Lleva más de 17 años dirigiendo proyectos de e-learning para compañías de primer nivel, tanto nacionales como internacionales. Es experto en tecnología educativa, e-learning, nuevas metodologías, producción y líder de formación en Big Data. 

Claustro Docente

Raúl Arrabales

Fundador y CEO Psicobōtica

Linkedin

Guillermo Cernuda

Director de Operaciones en DoGood

Linkedin

Carlos Peinado

Data Reporting Manager en Parques Reunidos

Linkedin

Laura Jiménez Gracia

PhD Fellow in Single-Cell Genomics Team (CNAG) | Bioinformatics & Biomedicine

Linkedin

Sofia Errecarte

Data Scientist | Ing. Sistemas de Información

Linkedin

Juan Nieto

Postdoctoral Researcher at Single Cell Genomics Team (CNAG)

Linkedin

Paula Nieto García

PhD student at Single Cell Genomics team (CNAG)

Linkedin

MásterClass 

Las MásterClass del Máster en Big Data Sanitario está formado por profesionales de reconocido prestigio y contrastada experiencia.

Ibán Suárez

Codimg Global Product Manager

Linkedin

Título: “Metodologías de video análisis para la toma de datos en Sanidad”

Juan Carlos Santamaría

Director de Comunicación de Inithealth (Grupo Init). Cofundador Health 2.0 Basque

Linkedin

Título: “Comunicación y redes sociales para negocios B2B en sector Salud”

 

Salidas Profesionales

Salidas Profesionales 

Al finalizar el master, los alumnos contarán con el potencial suficiente para cubrir algunos de los perfiles más demandados en el campo como::

  • Analista de datos sanitarios.
  • Consultor en tecnología sanitaria.
  • Científico de datos de salud.
  • Investigador en tecnología sanitaria.
  • Desarrollador de tecnología sanitaria.
  • Analista de datos clínicos.
  • Gerente de proyectos de tecnología sanitaria.
  • Especialista en marketing sanitario.

Estas son solo algunas posibles salidas profesionales para alguien con un máster en big data sanitario y formación previa en el sector sanitario. La combinación de habilidades en ambas áreas puede abrir muchas oportunidades emocionantes en el campo de la salud y la tecnología.

Prácticas extracurriculares en AstraZeneca

Los estudiantes del Campus Health Tech del Big Data International Campus podrán adherirse al programa de prácticas extracurriculares de AstraZeneca y Alexion para el Hub de Barcelona porque el Campus cuenta con el tipo de formación que buscan para recibir candidatos para sus diferentes puestos de trabajo.

Acuerdos_institucionales

 

NUESTROS ALUMNOS OPINAN

 

""Máster muy útil y práctico en la materia impartida, el profesorado y administración se hacen muy disponibles en todo momento"

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"El Máster en Big Data Sanitario me ha parecido muy útil para profesionales sanitarios. Gracias a este Máster he podido adquirir conocimientos tanto teóricos como prácticos sobre Big Data e IA, incluyendo la programación en Python o el uso de herramientas de visualización como PowerBI, las cuales me están ayudando como médico a la hora de analizar grandes cantidades de datos de salud, así como la posibilidad de crear y saber interpretar modelos predictivos"

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"El Máster en Big Data Sanitario ha sido una experiencia increíble que me ha dado habilidades avanzadas en análisis de datos y aplicaciones prácticas en el sector sanitario. También quiero agradecer a altamente capacitado cuerpo docente que me ha proporcionado orientación personalizada. Estoy emocionada por usar estos conocimientos para mejorar la atención médica y contribuir a innovaciones importantes en el campo de la salud"

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"Del máster Big Data Sanitario ENIIT-UCAM me gustaría destacar su excelente metodología docente así como la implicación y cercanía del equipo docente y de soporte. Tiene un abordaje muy enfocado en la práctica. Tras hacerlo me siento más capaz de entender y ser crítico, y por tanto tener más confianza, en las aplicaciones de IA en el mundo sanitario. Muy recomendable para clínicos asistenciales con interés en iniciarse en Big Data y las aplicaciones de la IA"

 

Tutores profesionales

Contamos con un elenco de tutores de primer nivel, formado por especialistas en Big Data Sanitario y múltiples profesionales de empresas punteras del sector.

MásterClass

Tendrás el privilegio de disfrutar de clases magistrales de los profesionales más reconocidos del sector.

24 horas disponible

Podrás acceder al Big Data International Campus en los momentos que prefieres o mejor se ajusten a tu vida personal y profesional, ya que estamos disponibles las 24 horas del día, los 7 días de la semana y 365 días al año.

 

100% COMPROMETIDOS CON LA EMPLEABILIDAD EN BIG DATA 

Todos los años, nuestros estudiantes tienen la oportunidad de participar en el Encuentro Big Data Talent. Un evento que surge como respuesta de la demanda de perfiles y la especifidad de las competencias y destrezas de los mismos. Este encuentro es un espacio donde se genera una reflexión y análisis sobre el Universo del Dato, en contacto con las compañías más importantes del Universo Big Data.

Además, dentro del Encuentro Big Data Talent se habilita un espacio llamado Talent Zone, que es un punto de encuentro para mantener contacto directo con los departamentos de gestión del talento de las principales empresas tecnológicas y también de compañías innovadoras con necesidades de contratación de estos perfiles.

FACILIDADES DE PAGO

Podrás solicitar, sin ningún compromiso ni recargo extra, el fraccionamiento, de los pagos.
Solicita información sin compromiso.

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Empresas Colaboradoras 

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  • Dirección: C\ Campo de Gomara , 4,
    47008. Valladolid
    España
  • Tel.: +34 983 390 716
  • E-mail: [email protected]

 

Big Data Internacional Campus pertenece a ENIIT Innova Business School  Eniit