1.ª Edición - Código 23822090

Array ( [CODIGO] => 23822090 [EDICION] => 1 [SITUACION] => Aprobado [SITUACION_BIS] => Suspendido [MATRICULA] => 2000 [MATRICULA_2] => 0 [MATRICULA_3] => 0 [HORAS] => 33.00 [FECHA_INICIO] => 20/10/23 [FECHA_FIN] => 29/06/24 [LUGAR] => [NOMBRE_EMPRESA_ORGANIZADOR] => Departament d'Enginyeria Electrònica [FECHA_FIN_PREINSCRIPCION] => 05/10/23 [AREA] => 8 [NOMBRE_EMPRESA_PATROCINADO] => [NOMBRE_EMPRESA_COLABORADOR] => [OBSERVACIONES_PREINSCRIPCION] => [TIPO_DOCENCIA] => A distancia [TIPO_DOCENCIA_1] => 3 [TIPO_DOCENCIA_2] => On-line [AULA_VIRTUAL_ADEIT] => 0 [TIPO_CURSO] => Postgrado [TIPO_CURSO_1] => Título Propio de Pos [DIRECCION_URL] => [AÑO_CURSO] => 35 [URL_VIDEO] => [URL_FACEBOOK] => [URL_TWITTER] => [META_TITLE] => [META_DESCRIPTION] => [META_KEYWORDS] => [DIRECCION_CURSO_CORTO] => analitica-avanzada-datos-salud [GESTOR_NOMBRE] => Mariam [GESTOR_APELLIDOS] => Conca [GESTOR_EMAIL] => marian.conca@fundacions.uv.es [ADMINISTRATIVO_NOMBRE] => Carolina [ADMINISTRATIVO_APELLIDOS] => Escribano Asensi [ADMINISTRATIVO_EMAIL] => carolina.escribano@fundacions.uv.es [ES_INTERNO] => 1 [EMAIL_EXTERNO] => informacion@adeituv.es [PREINSCRIPCION_WEB] => 0 [URL_AULA_VIRTUAL] => [OFERTADO_OTRO] => 0 [ID_CURSO_OFERTADO] => 0 [DESCRIPCION_OFERTADO] => [TELEFONO_EXTERNO] => 96 160 3000 [MATRICULA_PDTE_APROBACION] => 0 [ID_IDIOMA] => 4 [PUBLICAR_WEB] => 0 [area_curs] => Área de Ciencias y Tecnología [NOMBRE_CURSO] => Diploma de Especialización en Analítica Avanzada de Datos aplicada a Ciencias de la Salud [TITULACION] => Diploma de Especialización [HORARIO] => Viernes por la tarde de 16 a 21 y sábado de 9 a 14 [REQUISITOS_TITULACION] => Profesionales de Ciencias de la Salud que tengan interés en analizar conjuntos de datos de salud con la finalidad de extraer conocimiento de dichos conjuntos. [REQUISITOS_OTROS] => [ARG_VENTA] => Formar a profesionales sanitarios en técnicas avanzadas en analítica de datos (modelos de aprendizaje máquina y profundo) mediante ejemplos implementados con herramientas de fácil uso y sin necesidad de programación. [ARG_VENTA2] => [AÑO_CURSO_DESC] => Curso 2023/2024 [MODALIDAD_EVALUACION] => La metodología es la clásica de clase magistral con una orientación muy práctica, planteando casos reales en cada uno de los diferentes temas que tiene el curso. [MODALIDAD_EVALUACION2] => [OBSERVACION_MATRICULA_1] => [OBSERVACION_MATRICULA_2] => [OBSERVACION_MATRICULA_3] => [SALIDA_PROFESIONAL] => Este curso puede ayudar a mejorar la inserción laboral de los profesionales sanitarios al proporcionarle una formación avanzada que, actualmente, no se imparte en los centros de formación. 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Aprenentatge Reforçat. IA Explicable. Eines open source. Etapes d'un procés basat en dades. Eines cloud/serveis cognitius. Aplicacions en medicina. Tendències. Exposició d'empreses IA-CS [DESCRIPCION2_VAL] => [DESCRIPCION3_VAL] => [ORDEN] => 1 ) [1] => Array ( [CODIGO_CURSO] => 23822090 [AÑO_CURSO] => 35 [CODIGO] => 7 [NOMBRE_MATERIA] => CASO 1: Análisis estadístico. [NOMBRE_MATERIA_VAL] => CAS 1: Anàlisi estadística. [DESCRIPCION] => programa || programa2 || programa3 [DESCRIPCION1] => Descripción de la herramienta a usa. Nociones de probabilidad. Nociones de estadística. Contraste de hipótesis más extendidos. Concepto de correlación. Aplicación a un problema práctico en CS. [DESCRIPCION2] => [DESCRIPCION3] => [DESCRIPCION1_VAL] => Descripció de l'eina a usa. Nocions de probabilitat. Nocions d'estadística. Contrast d'hipòtesis més estesos. Concepte de correlació. Aplicació a un problema pràctic en CS. 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Modelos fundacionales. [DESCRIPCION2] => [DESCRIPCION3] => [DESCRIPCION1_VAL] => Elements clàssics de deep learning: CNN; LSTM/GRU; MLP multicapa. Problemes en imatges. Problemes en NLP. Transfer Learning. Models fundacionals. [DESCRIPCION2_VAL] => [DESCRIPCION3_VAL] => [ORDEN] => 7 ) ) [professors] => Array ( [0] => Array ( [DNI] => uni56104 [NOMBRE_PERSONA] => Juan [APELLIDOS] => Gómez Sanchis [PDI] => 1 [DEPARTAMENTO_FACULTAD] => Departament d'Enginyeria Electrònica. Universitat de València [CARGO_FACULTAD] => Profesor/a Titular de Universidad [NPI] => M8537 [EMAIL_FACULTAD] => juango3@uv.es [CARGO_EMPRESA] => [DIRECCION_URL_POSTGRADO] => [URL_LINKEDIN_POSTGRADO] => ) [1] => Array ( [DNI] => uni62469 [NOMBRE_PERSONA] => Valero [APELLIDOS] => Laparra Pérez-Muelas [PDI] => 1 [DEPARTAMENTO_FACULTAD] => Departament d'Enginyeria Electrònica. 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Diploma de Especialización en Analítica Avanzada de Datos aplicada a Ciencias de la Salud


Profesorado

Gómez Sanchis, Juan
Profesor/a Titular de Universidad. Departament d'Enginyeria Electrònica. Universitat de València
Laparra Pérez-Muelas, Valero
Ayudante/a Doctor/a. Departament d'Enginyeria Electrònica. Universitat de València
Martínez Sober, Marcelino
Catedrático/a de Universidad. Departament d'Enginyeria Electrònica. Universitat de València
Pérez Ruixo, Juan José
Senior Scientist. Johnson & Johnson, S.A.
Piles Guillem, María
Investigador/a Contratado/a Ramón y Cajal. Universitat de València
Rodríguez Belenguer, Pablo
0
Rodríguez García, Alejandro
Sánchez-Montañés Isla, Manuel Antonio
Contratado Doctor - Universidad Autónoma de Madrid
Serrano López, Antonio José
Profesor/a Titular de Universidad. Departament d'Enginyeria Electrònica. Universitat de València
Soria Olivas, Emilio
Catedrático/a de Universidad. Departament d'Enginyeria Electrònica. Universitat de València
Vila Francés, Joan
Profesor/a Titular de Universidad. Departament d'Enginyeria Electrònica. Universitat de València
Vives Gilabert, Yolanda
Ayudante/a Doctor/a. Departament d'Enginyeria Electrònica. Universitat de València

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