Máster en Data Science in Health
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Módulo |
Materia |
Carácter |
Asignatura |
ECTS |
Semestre |
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Estadística avanzada y programación para la investigación en Salud |
Estadística avanzada |
Obligatoria |
Datos Longitudinales y Análisis de la Supervivencia Aplicada a Ciencias de la Salud |
5 |
1 |
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Obligatoria |
Estadística Bayesiana Aplicada a Ciencias de la Salud |
5 |
1 |
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|
Bioinformática |
Obligatoria |
Bioinformática |
6 |
1 |
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|
Minería de datos en bases de datos sanitarias |
Obligatoria |
Machine Learning Aplicado en Base de Datos Sanitarias |
4 |
1 |
|
|
Obligatoria |
Deep Learning aplicado a Ciencias de la Salud |
5 |
2 |
||
|
Obligatoria |
Entornos Big Data y Bases de Datos sin Estructura en Salud |
5 |
2 |
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Epidemiología, salud pública y gestión |
Epidemiología I |
Obligatoria |
Epidemiología |
5 |
1 |
|
Gestión sanitaria |
Obligatoria |
Monitorización y Base de Datos en Ciencias de la Salud |
5 |
1 |
|
|
Obligatoria |
Gestión y Toma de Decisiones en Ciencias de la Salud |
4 |
2 |
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Epidemiología II |
Obligatoria |
Inferencia Causal |
5 |
2 |
|
|
TFM |
Trabajo Final de Máster |
TFM |
TFM |
8 |
2 |
|
Prácticas en empresa |
Prácticas externes |
PE |
PE |
3 |
2 |
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TIPO DE MATERIA
|
CRÉDITOS |
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Obligatorias |
49 (490 horas) |
|
Optativas |
- |
|
Prácticas externas |
3 (75 horas) |
|
Trabajo final (de posgrado, de máster) |
8 |
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CRÉDITOS TOTALES |
60 |

