Sobre este curso
La ciencia de datos juega un papel importante en muchas industrias. Al enfrentarse a una gran cantidad de datos heterogéneos, los algoritmos y sistemas escalables de aprendizaje automático y extracción de datos se vuelven extremadamente importantes para los científicos de datos. El crecimiento del volumen, la complejidad y la velocidad en los datos impulsa la necesidad de algoritmos y sistemas de análisis de datos escalables. En este curso, estudiamos dichos algoritmos y sistemas en el contexto de las aplicaciones de atención médica.
En salud, grandes cantidades de datos médicos heterogéneos se han hecho disponibles en varias organizaciones de salud (pagadores, proveedores, productos farmacéuticos). Estos datos podrían ser un recurso habilitador para obtener información para mejorar la prestación de atención y reducir el desperdicio. La enormidad y complejidad de estos conjuntos de datos presentan grandes desafíos en los análisis y las aplicaciones posteriores en un entorno clínico práctico.
Big Data Analytics en Salud por Instituto de Tecnología de Georgia
Sobre este curso
La ciencia de datos juega un papel importante en muchas industrias. Al enfrentarse a una gran cantidad de datos heterogéneos, los algoritmos y sistemas escalables de aprendizaje automático y extracción de datos se vuelven extremadamente importantes para los científicos de datos. El crecimiento del volumen, la complejidad y la velocidad en los datos impulsa la necesidad de algoritmos y sistemas de análisis de datos escalables. En este curso, estudiamos dichos algoritmos y sistemas en el contexto de las aplicaciones de atención médica.
En salud, grandes cantidades de datos médicos heterogéneos se han hecho disponibles en varias organizaciones de salud (pagadores, proveedores, productos farmacéuticos). Estos datos podrían ser un recurso habilitador para obtener información para mejorar la prestación de atención y reducir el desperdicio. La enormidad y complejidad de estos conjuntos de datos presentan grandes desafíos en los análisis y las aplicaciones posteriores en un entorno clínico práctico.
- Impartido por: Udacity
- Idioma: inglés
- Plataforma: Udacity