Escuela Andaluza de Salud Pública

Ciencia de Datos en el ámbito sanitario e introducción al Big Data

Fechas previstas Granada, 27, 28 y 29 de noviembre de 2019
Coordinación Pablo Sánchez Villegas y Carmen Sánchez-Cantalejo
Horas Totales 20 horas Modalidad Presencial
Código 312P01
Fecha límite de inscripción 4 de noviembre de 2019 Matrícula 197,00 €
 
Programa
 

Introducción

Esta actividad se deberá financiar individualmente, no admite matrículas con cargo a cupos de plazas reservadas por el SSPA.

Dirigido a

Profesionales de la gestión, la investigación y el tratamiento de datos en el ámbito de la salud y social

Requisitos

Es deseable que los y las participantes tengan algunos conocimientos en estadística y/o matemáticas y que hayan manejado algún software específico, preferentemente R

Objetivo General

El presente curso tiene como objetivo formar a los participantes en el manejo de algunas de las principales y más avanzadas técnicas de la Ciencia de Datos y dar a conocer los elementos más relevantes del Big Data.

Contenidos

1.-Introducción a la Ciencia de Datos

2.- Elementos más relevantes del Big Data

3.- Introducción al software R

4.- Pre-procesamiento de los datos

5.- Aprendizaje Supervisado vs. No Supervisado

6.- Aprendizaje No Supervisado

-Reglas de asociación

-Clustering

7.-Aprendizaje Supervisado

-Regresión

-Clasificación

8.- Introducción al análisis de redes sociales (Twitter) en salud

Metodología

El curso se impartirá de manera presencial en la EASP. Se alternarán los contenidos teóricos con la resolución de casos prácticos con el software libre R

Más información

- Evaluación de la satisfacción: se llevará a cabo a través del Cuestionario de Evaluación de la Calidad Docente de la Escuela Andaluza de Salud Pública (instrumento aplicado de manera obligatoria tras la finalización de cualquier actividad formativa en la institución).

- Evaluación de la asistencia: se llevará a cabo a través de control de la misma, en horario de mañana y tarde. Es requisito indispensable la efectiva asistencia a un mínimo del 90% de las sesiones programadas.