Descripción
Gerencia de datos del Sector Salud
Reproducir vídeo
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)
-
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.
