Descripción
Gerencia de datos del Sector Salud
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El curso abarca cada uno de los pasos necesarios para ejecutar un proyecto típico de esta índole (comprensión del problema, preprocesamiento de datos, modelaje, evaluación, y despliegue), proporcionando a los asistentes el conocimiento necesario para identificar oportunidades, planear, liderar y monitorear proyectos que respondan a las necesidades de su organización del sector salud, bien sea aseguradora o prestadora de servicios.El curso se complementa con aplicaciones prácticas de minería de datos al sector salud.Llegarás a poder desplegar los resultados, visualizar e interpretar, realizar predicciones fuera de muestra y conocer las herramientas de implementación con despliegue local y aplicaciones web.
Conoce la tutora del curso
Al finalizar este curso aprenderás:
- Entender un contexto/problemática a partir de una o múltiples bases de datos.
- Identificar oportunidades utilizando las habilidades proveidas por la analítica de datos
- Elegir entre múltiples técnicas estadísticas las más adecuadas para resolver cada problema
- Interpretar los resultados de los modelos implementados
- Escoger el mejor modelo a partir de distintas métricas de evaluación de los modelos
- Monitorear y superar los obstáculos comunes en un proyecto de analítica
- Separar y delegar de manera óptima las tareas de un proyecto de analítica
-
Comprender las fortalezas, limitaciones, supuestos y debilidades de cada técnica implementada
Hágase experto en la gestión de datos para el sector salud
conozca aquÍ los contenidos curriculares
Lección 1: Introducción al curso y metodologías de desarrollo
- Introducción a la analítica de datos ( Definición de conceptos básicos: Big Data, minería de datos, ML)
- Metodologías para el desarrollo de proyectos de Analítica de Datos (CRISP-DM, SEMMA, KDD)
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Fases de un proyecto de análisis de datos (Comprensión del problema, comprensión y pre-procesamiento de los datos, modelaje, evaluación, y despliegue)
Lección 2: Formulación y comprensión del problema
- Introducción al aprendizaje de máquinas I (Análisis supervisado)
- Estimación de función objetivo (Análisis paramétrico vs. No paramétrico / Interpretabilidad vs. Predicción)
- Interpretación (Correlación vs Causalidad)
- Selección de parámetros (Sesgo vs. Varianza)
Lección 3: Comprensión y preprocesamiento de datos
- Comprensión y preprocesamiento de datos y sus Tipos: estructurados, no estructurados, streaming, tipos de variables
- Estadística descriptiva parte I y II; correlaciones, dispesión
- Analítica descriptiva (Visualización de datos)
- Procesamiento de datos (Extracción, transformación y carga de datos)
Lección 4: Modelaje y Evaluación I- Análisis supervisado
- Introducción y Preparación de Datos (técnicas de minería de datos) parte I y II
- Técnicas de regresión base parte I y II
- Técnicas de clasificación base
- Matriz de confusión
- Técnicas avanzadas de clasificación y regresión parte I y II
- Árboles de decisión parte I y II
Lección 5: Modelaje y Evaluación II- Análisis No supervisado
- Preparación de los datos y Metodologías de Agrupamiento: k-medias y Grupos jerárquicos
- Métricas de agrupamiento: Homogeneidad y Heterogeneidad - inercia o varianza interna de los grupos, coeficiente de silueta; indice de dunn
- Escogencia de número de grupos
- Discretización de campos numéricos
Lección 6: Despliegue de resultados
- Evaluación de resultados - Parte I y II
- Planificación de despliegue y Despliegue
- Planeación del control y del mantenimiento - Parte I y II
- Creación de un Informe Final
- Revisión final del proyecto
¡Hoy es el mejor día para comenzar el aprendizaje!
Sus datos y este curso digital, le permitirán identificar y explotar oportunidades excepcionales de negocio en el sector salud, a través de técnicas computacionales y estadísticas fáciles de aplicar.Imagina cuando comprendas y puedas usar el modelaje y evaluación para análisis no supervisado, K-medias, agrupamiento jerárquico, suma de cuadrados intra e intergrupal, coeficiente de silueta, regla del codo, dendograma, reducción de dimensionalidad y detección de anomalías, todo ello explicado en detalle y de manera muy fácil de aplicar por dos expertos tutores.
Este curso tiene una duración de 24 horas, es ¡Online y a tu ritmo! y tendrás un año para disfrutar de todo el material de este exclusivo curso de Gerencia de Datos en el Sector Salud.
