17 DE MAYO
El programa está dirigido a:
Profesionales y técnicos del sector salud (médicos, epidemiólogos, enfermeros, biólogos, nutricionistas, tecnólogos médicos).
Investigadores en salud pública, bioestadística, biociencias o ciencias sociales aplicadas.
Analistas de datos, programadores y científicos de datos con interés en salud y epidemiología.
Personal de entidades públicas, ONG, clínicas u hospitales que trabajen con vigilancia, indicadores o informes sanitarios.
Docentes, estudiantes de posgrado o egresados de carreras afines interesados en el análisis de datos en salud.
Al finalizar el programa el participante será capaz de:
Desarrollo de competencias técnicas en análisis, visualización y programación.
Capacidad para interpretar resultados epidemiológicos y bioestadísticos para la toma de decisiones basada en evidencia.
Desarrollo de un proyecto final técnico-profesional utilizando datos reales.
Unidad I: Fundamentos de analítica de datos e Inteligencia Artificial Esta unidad se centra en el nuevo paradigma del Big Data y la IA. Se abordarán temas como el ecosistema de datos (Cloud, Edge Computing e IA generativa), el gobierno de datos, la ética en la era digital y la aplicación de la IA en la toma de decisiones.
Unidad II: Innovación con data y diseño centrado en el usuario Este módulo se enfoca en metodologías para el diseño basado en datos. Se explorarán frameworks como Design Thinking y Lean UX, el uso de investigación cuantitativa y cualitativa, y cómo realizar un plan de investigación (Research Planning) para resolver problemas específicos mediante el análisis de datos.
Unidad III: Recolección, análisis y generación de insights Aquí el participante aprenderá sobre el trabajo de campo y la recolección de datos primarios, secundarios y sintéticos. Se cubrirán técnicas para organizar y analizar datos, descubrir patrones, generar insights estratégicos validados y presentar oportunidades accionables.
Unidad IV: Visualización de datos y data storytelling Este módulo final se dedica a transformar los resultados en información comprensible. Se enseñarán principios de visualización efectiva, el uso de herramientas como Tableau, Power BI o Looker Studio, y técnicas de data storytelling para realizar presentaciones o pitches de impacto que guíen a la audiencia en la toma de decisiones.
Unidad I: Fundamentos de analítica de datos e Inteligencia Artificial Esta unidad se centra en el nuevo paradigma del Big Data y la IA. Se abordarán temas como el ecosistema de datos (Cloud, Edge Computing e IA generativa), el gobierno de datos, la ética en la era digital y la aplicación de la IA en la toma de decisiones.
Unidad II: Innovación con data y diseño centrado en el usuario Este módulo se enfoca en metodologías para el diseño basado en datos. Se explorarán frameworks como Design Thinking y Lean UX, el uso de investigación cuantitativa y cualitativa, y cómo realizar un plan de investigación (Research Planning) para resolver problemas específicos mediante el análisis de datos.
Unidad III: Recolección, análisis y generación de insights Aquí el participante aprenderá sobre el trabajo de campo y la recolección de datos primarios, secundarios y sintéticos. Se cubrirán técnicas para organizar y analizar datos, descubrir patrones, generar insights estratégicos validados y presentar oportunidades accionables.
Unidad IV: Visualización de datos y data storytelling Este módulo final se dedica a transformar los resultados en información comprensible. Se enseñarán principios de visualización efectiva, el uso de herramientas como Tableau, Power BI o Looker Studio, y técnicas de data storytelling para realizar presentaciones o pitches de impacto que guíen a la audiencia en la toma de decisiones.
