Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial Aplicada a la Salud (Virtual)

Explorar los fundamentos de la ciencia de datos, distinguiendo sus alcances y limitaciones, así como los retos éticos asociados, para garantizar su aplicación responsable y efectiva en la resolución de problemas del mundo real.

Aplicar métodos fundamentales para la importación, limpieza, transformación y exploración de datos, utilizando herramientas de visualización y generación de estadísticas descriptivas, al tiempo que desarrolla habilidades para generar reportes y repositorios que garanticen la reproducibilidad de los análisis.

Emplear técnicas avanzadas de predicción numérica, modelos de supervivencia y clasificación, en aplicaciones específicas del ámbito de la salud, promoviendo soluciones basadas en datos para mejorar la toma de decisiones clínicas y de salud pública.

Aplicar técnicas de aprendizaje no supervisado y detección de anomalías para abordar problemas clave en el ámbito de la salud.

Emplear los principios de la inferencia causal para identificar los efectos del tratamiento y para la determinación de grupos de control efectivos, promoviendo la evaluación rigurosa de intervenciones y decisiones en el ámbito de la salud.

Aplicar técnicas de simulación basadas en modelos de agentes para analizar la propagación de patógenos comprendiendo las limitaciones y retos inherentes a estas simulaciones.

Explorar los fundamentos teóricos esenciales para el análisis y procesamiento de imágenes compleja desarrollando habilidades clave para su uso en la investigación médica.