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Opiniones de nuestros alumnos

Media de opiniones en los Cursos y Master online de Euroinnova

Nuestros alumnos opinan sobre: Curso de Tecnicas para el Analisis de Datos Clinicos

4,6
Valoración del curso
100%
Lo recomiendan
4,9
Valoración del claustro

Omar M. D.

MÁLAGA

Opinión sobre Curso de Tecnicas para el Analisis de Datos Clinicos

Gracias a este curso me he podido especializar en el análisis de datos. Lo recomiendo porque me ha resultado muy completo y la ayuda que he recibido por parte de mi tutora ha sido muy buena.

Borja E. W.

CASTELLÓN

Opinión sobre Curso de Tecnicas para el Analisis de Datos Clinicos

Es un curso muy completo, aunque creo que quedaría más claro si las explicaciones estuvieran también en vídeo, ya que algunos métodos de análisis me ha resultado complicado entenderlos.

Esteban M. T.

TARRAGONA

Opinión sobre Curso de Tecnicas para el Analisis de Datos Clinicos

El curso online es bastante bueno, aunque me hubiera gustado poder hacer más ejemplos prácticos.

Patricia P. P.

BARCELONA

Opinión sobre Curso de Tecnicas para el Analisis de Datos Clinicos

Este curso online me ha dado muchas herramientas para especializarme en el análisis clínico. Lo recomiendo por sus explicaciones tan sencillas y claras.

Benjamín P. T.

ZARAGOZA

Opinión sobre Curso de Tecnicas para el Analisis de Datos Clinicos

Me ha gustado mucho el enfoque analítico de este curso. Están muy bien explicados todos los métodos de análisis y he aprendido mucho.
* Todas las opiniones sobre Curso de Tecnicas para el Analisis de Datos Clinicos, aquí recopiladas, han sido rellenadas de forma voluntaria por nuestros alumnos, a través de un formulario que se adjunta a todos ellos, junto a los materiales, o al finalizar su curso en nuestro campus Online, en el que se les invita a dejarnos sus impresiones acerca de la formación cursada.
Alumnos

Plan de estudios de Curso De Analisis De Datos Clinicos

CURSO DE ANÁLISIS DE DATOS CLÍNICOS. Realiza este curso online y especialízate en esta área de la sanidad. Da el paso adelante que te mereces en tu formación a la vez que mejoras tus oportunidades laborales. ¡No te lo pienses más y empieza a disfrutar de estudiar lo que más te gusta, solicita ya la información que necesites!

Resumen salidas profesionales
de curso de analisis de datos clinicos
Este Curso de Técnicas para el Análisis de Datos Clínicos le ofrece una formación especializada en la materia. Se explican en detalle las diversas técnicas estadísticas y de aprendizaje automatizado para su aplicación al análisis de datos clínicos. Además, el Curso de Técnicas para el Análisis de Datos Clínicos describe de forma estructurada una serie de técnicas adaptadas y enfoques originales, basándose en la experiencia y colaboraciones de distintos profesionales.
Objetivos
de curso de analisis de datos clinicos
Los objetivos a alcanzar con la realización de este Curso de Análisis de Datos Clínicos son los siguientes: 
- Conocer los diferentes conceptos y técnicas para analizar datos de pacientes. 
- Realizar un diagnóstico o un pronóstico a los pacientes. 
- Aplicar las técnicas a distintos casos reales.
Salidas profesionales
de curso de analisis de datos clinicos
Tras realizar este Curso de Análisis de Datos Clínicos podrás trabajar profesionalmente en el área de Sanidad, especializando tu formación en el análisis de datos.
Para qué te prepara
el curso de analisis de datos clinicos
Este Curso de Técnicas para el Análisis de Datos Clínicos te prepara para conocer los diferentes conceptos y técnicas para analizar datos de pacientes. Con el motivo de realizar un diagnóstico o un pronóstico y aplicar las técnicas a distintos casos reales.
A quién va dirigido
el curso de analisis de datos clinicos
Este Curso de Análisis de Datos Clínicos está dirigido a las personas que por razones profesionales o académicas tienen la necesidad de analizar datos de pacientes, con el motivo de realizar un diagnóstico o un pronóstico.
Metodología
de curso de analisis de datos clinicos
Metodología Curso Euroinnova
Carácter oficial
de la formación
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Temario de Curso De Analisis De Datos Clinicos

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  1. Contexto de la obra
  2. Motivos
  3. Objetivos
  4. El alcance y la orientación del libro desde el punto de vista del análisis de datos
  1. La “minería de datos”
  2. Relevancia y fiabilidad
  3. Agregación de variables y datos
  4. La representación “difusa” de los datos
  5. Análisis de datos con técnicas “difusas”
  6. Clustering
  7. Clasificación
  1. Conceptos básicos
  2. Concepto de “pertenencia difusa”
  3. Relaciones difusas
  4. Definición de un “conjunto difuso”
  5. Siete métodos para definir una función de pertenencia
  6. Definición de “variable difusa”
  7. Definición de “número difuso”
  8. Los “cuantificadores”
  9. Representación difusa de variables de tipo binario
  10. La selección de características
  11. Funciones de pertenencia para datos clínicos
  1. Enfoque de la estadística “clásica”
  2. Sistemas de puntuación de pronóstico en cuidados intensivos
  3. Ejemplos de algunos de los sistemas más comunes de puntuación de pronóstico
  4. Enfoques de la inteligencia artificial
  5. Grupo de la Universidad de California en Irving: Repositorio base de datos sobre aprendizaje automatizado
  1. Presentación clínica
  2. Prevalencia
  3. Morbidity y mortalidad
  4. Diagnóstico
  1. Representación y proceso de datos de tipos diferentes
  2. Comparación entre diferentes tipos de datos
  3. La mejora del cuestionario para el diagnóstico de apnea del sueño (estudio del Capítulo 11)
  1. Técnicas estadísticas
  2. La técnica de inducción de reglas: ID3 y C4.5/5.0
  3. La técnica de “amalgamación”: los algoritmos de clustering de Hartigan
  4. La técnica de “agregación”: CP, OWA y WOWA
  5. La técnica de “agrupación difusa”: Fuzzy c-Means
  6. La técnica de redes neuronales para clustering (tipo “Kohoncn SOM”)
  7. La técnica de “redes neuronales” para predicción
  8. La técnica del “algoritmo evolutivo” (o “genético”)
  1. El cálculo de covarianzas difusas entre variables 171
  2. Resumen de las adaptaciones del operador de agregación WOWA
  1. Exploración inicial de los datos
  2. Proceso del conjunto de datos UCI con la técnica de inducción de reglas C4.5
  3. Proceso del conjunto de datos UCI con la técnica de inducción de reglas ID3
  4. Clustering con la red neuronal Kohonen SOM
  5. Aplicación del joining algorithm de Hartigan a los datos UCI, usando covarianzas “difusas” y “no-di fusas” como entradas
  6. Proceso de los datos UCI con la técnica “Fuzzy c-Means”
  7. Resumen
  1. El diagnóstico de apnca usando WOWA con cocientes asignados por el medico experto
  2. La comparación de diferentes métodos para asignar los cocientes de relevancia y fiabilidad. Agregación de datos usando el operador WOWA para casos de apnea del sueño
  3. Resumen
  1. Datos de prueba variables seleccionadas
  2. Comparación de las formas de representación categórica y como escala, de las preguntas del cuestionario
  3. Aprendizaje y asignación de los valores de relevancia y fiabilidad
  4. Resultados: diagnóstico de apnea usando el operador de agregación WOWA
  5. Comparación de la precisión predictiva en el diagnóstico usando agregación WOWA respecto a otros métodos de modelización predictiva
  6. Resumen

Titulación de Curso De Analisis De Datos Clinicos

TITULACIÓN expedida por EUROINNOVA INTERNATIONAL ONLINE EDUCATION, miembro de la AEEN (Asociación Española de Escuelas de Negocios) y CLADEA (Consejo Latinoamericano de Escuelas de Administración)

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Claustro docente de Curso De Analisis De Datos Clinicos

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María Del Mar Díez Simón
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La beca amigo surge como agradecimiento a todos aquellos alumnos que nos recomiendan a amigos y familiares. Por tanto si vienes con un amigo o familiar podrás contar con una beca de 15%.

* Becas aplicables sólamente tras la recepción de la documentación necesaria en el Departamento de Asesoramiento Académico. Más información en el 900 831 200 o vía email en formacion@euroinnova.es

* Becas no acumulables entre sí.

* Becas aplicables a acciones formativas publicadas en euroinnova.es

Materiales entregados con el Curso De Analisis De Datos Clinicos

Información complementaria

Preguntas al director académico sobre el Curso De Analisis De Datos Clinicos

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