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310526 CIENCIA DE DATOS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA BIOESTADISTICA E INVESTIGACIÓN CLINICA

Docentes Especialistas

Fecha de inicio

31 DE MAYO

Horarios

SÁBADOS Y DOMINGOS DE 6 PM A 8 PM, HORA PERÚ

Fecha de finalizacion

26 DE JULIO

5 CERTIFICADOS

Docentes Expertos

Docentes Expertos

¿Qué aprenderás en este curso?

Publico objetivo

Resultados esperados

Unidad I: Fundamentos de Analítica de Datos e Inteligencia Artificial

Esta unidad introduce al participante en el ecosistema actual de los datos, el Big Data y la inteligencia artificial, mostrando cómo la información puede convertirse en decisiones estratégicas dentro del sector salud.

Se abordarán temas como Big Data, machine learning, deep learning, IA generativa, herramientas de análisis con IA, gobierno de datos, ética, privacidad y regulación digital.

El participante se llevará:

  • Comprensión del ciclo dato → análisis → insight → decisión.
  • Uso inicial de herramientas de IA aplicadas al análisis de datos.
  • Criterios para trabajar con datos de forma ética, segura y responsable.

Unidad II: Innovación con Data y Diseño Centrado en el Usuario

Esta unidad integra investigación, innovación y diseño centrado en el usuario para formular problemas reales y construir soluciones basadas en evidencia.

Se desarrollarán frameworks como Design Thinking, Lean UX, Double Diamond y JTBD, junto con investigación cualitativa, investigación cuantitativa, muestreo, planificación de investigación y definición de problemas con datos.

El participante se llevará:

  • Un plan de investigación estructurado.
  • Capacidad para identificar problemas, usuarios, métricas y oportunidades de mejora.
  • Aplicación de metodologías modernas para proyectos vinculados al sector salud.

Unidad III: Recolección, Análisis y Generación de Insights

Esta unidad se enfoca en la obtención, organización e interpretación de información para convertir datos en hallazgos útiles, accionables y orientados a la toma de decisiones.

Se trabajarán fuentes de datos, entrevistas, encuestas digitales, matrices de análisis, affinity mapping, validación de insights y análisis descriptivo con herramientas digitales e inteligencia artificial.

El participante se llevará:

  • Habilidades para ejecutar trabajo de campo y organizar información.
  • Identificación de patrones, tendencias y oportunidades.
  • Generación de insights estratégicos aplicables a proyectos de salud.

Unidad IV: Visualización de Datos y Data Storytelling

Esta unidad prepara al participante para comunicar resultados de manera visual, clara y profesional, utilizando herramientas de visualización y narrativa de datos.

Se abordarán principios de visualización efectiva, selección de gráficos, diseño de dashboards, infografías, Power BI, Tableau, Looker Studio y técnicas de data storytelling para presentaciones ejecutivas.

El participante se llevará:

  • Diseño de dashboards, visualizaciones e infografías.
  • Capacidad para seleccionar gráficos según el mensaje.
  • Presentación de resultados mediante storytelling.
  • Desarrollo de un pitch final basado en datos.

Unidad I: Fundamentos de Analítica de Datos e Inteligencia Artificial

Esta unidad introduce al participante en el ecosistema actual de los datos, el Big Data y la inteligencia artificial, mostrando cómo la información puede convertirse en decisiones estratégicas dentro del sector salud.

Se abordarán temas como Big Data, machine learning, deep learning, IA generativa, herramientas de análisis con IA, gobierno de datos, ética, privacidad y regulación digital.

El participante se llevará:

  • Comprensión del ciclo dato → análisis → insight → decisión.
  • Uso inicial de herramientas de IA aplicadas al análisis de datos.
  • Criterios para trabajar con datos de forma ética, segura y responsable.

Unidad II: Innovación con Data y Diseño Centrado en el Usuario

Esta unidad integra investigación, innovación y diseño centrado en el usuario para formular problemas reales y construir soluciones basadas en evidencia.

Se desarrollarán frameworks como Design Thinking, Lean UX, Double Diamond y JTBD, junto con investigación cualitativa, investigación cuantitativa, muestreo, planificación de investigación y definición de problemas con datos.

El participante se llevará:

  • Un plan de investigación estructurado.
  • Capacidad para identificar problemas, usuarios, métricas y oportunidades de mejora.
  • Aplicación de metodologías modernas para proyectos vinculados al sector salud.

Unidad III: Recolección, Análisis y Generación de Insights

Esta unidad se enfoca en la obtención, organización e interpretación de información para convertir datos en hallazgos útiles, accionables y orientados a la toma de decisiones.

Se trabajarán fuentes de datos, entrevistas, encuestas digitales, matrices de análisis, affinity mapping, validación de insights y análisis descriptivo con herramientas digitales e inteligencia artificial.

El participante se llevará:

  • Habilidades para ejecutar trabajo de campo y organizar información.
  • Identificación de patrones, tendencias y oportunidades.
  • Generación de insights estratégicos aplicables a proyectos de salud.

Unidad IV: Visualización de Datos y Data Storytelling

Esta unidad prepara al participante para comunicar resultados de manera visual, clara y profesional, utilizando herramientas de visualización y narrativa de datos.

Se abordarán principios de visualización efectiva, selección de gráficos, diseño de dashboards, infografías, Power BI, Tableau, Looker Studio y técnicas de data storytelling para presentaciones ejecutivas.

El participante se llevará:

  • Diseño de dashboards, visualizaciones e infografías.
  • Capacidad para seleccionar gráficos según el mensaje.
  • Presentación de resultados mediante storytelling.
  • Desarrollo de un pitch final basado en datos.
María Fernández
María FernándezEgresada del programa
"Este programa me ayudó a fortalecer mi investigación con herramientas estadísticas y de inteligencia artificial. Es práctico, completo y totalmente aplicable a tesis y proyectos académicos."
Ana Rodríguez
Ana RodríguezEgresada del programa
"Gracias a este programa, logré estructurar mi tesis doctoral con un enfoque metodológico sólido. Las herramientas de inteligencia artificial que aprendí me ayudaron a analizar grandes volúmenes de datos de forma eficiente."
Carlos Méndez
Carlos MéndezEgresado del programa
"La combinación entre estadística aplicada e IA fue justo lo que necesitaba para llevar mis investigaciones al siguiente nivel. Recomiendo esta especialización a todo investigador serio."
Lucía Fernández
Lucía FernándezEgresada del programa
"El programa no solo me dio conocimientos técnicos, también me enseñó a aplicarlos en el contexto real de mi tesis. ¡Una inversión totalmente valiosa!"
Jorge Salazar
Jorge SalazarEgresado del programa
"Aprendí a utilizar metodologías científicas rigurosas junto con herramientas prácticas de IA, lo que ha mejorado significativamente la calidad de mis reportes y modelos."

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