- Curso de especialización UAB
- Código del estudio: 4317/1
- 1ª edición
- Modalidad: Semipresencial
- Créditos: 10 ECTS
- Inicio: 24/09/2021
- Final: 19/12/2021
- Plazas: 35
- Orientación: Profesional
- Precio: 950 €
- Idioma de docencia: Castellano
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Lugar: Instituto Universitario Parc Tauli Parc Del Tauli, 1. 08208 Sabadell
Horarios : Tres sesiones cada módulo Viernes: 16:00 20:00 y sábados 9:00-13:00h
Los datos con los que se trabaja no son sino una representación, simplificada y a veces sesgada, de la realidad. Los datos se capturan a través de dispositivos físicos que no "ven" la realidad completa sino sólo uno o unos pocos aspectos de la misma. La fidelidad con que estos datos representan a la realidad depende de cómo y con qué dispositivos se adquieran. Asimismo, los datos capturados deben ser tratadas, preservando la información que contienen, para su posterior almacenamiento y explotación.
En este módulo el estudiante aprenderá cómo se capturan los datos a su nivel más bajo, y qué tipos de tratamientos básicos se les aplica por (1) conseguir que reflejen de la manera más completa y fiel la realidad y (2) facilitar su almacenamiento y / o transmisión. Dado que trabajaremos con datos médicos o, en general, con datos "sensibles", una parte fundamental del tratamiento de datos consiste en definir qué niveles de seguridad y / o privacidad se requieren y cómo se garantizan.
-Adquisición de datos I: Señales y sistemas, muestreo, transductores y sensores.
-Adquisición de datos II: fuentes de información multimodales.
-Fiabilidad de los datos. Tolerancia a errores, disponibilidad y costo de almacenamiento.
-Preprocesamiento de datos: limpieza, enriquecimiento, integración y curación.
Anonimización. Técnicas de aleatorización y generación. Pseudoanonimización.
-Compresión de datos de texto, imagen y vídeo. Mediciones de compresión, cuantificación y distorsión sin pérdidas.
-Estándares de compresión. Dicom.
-Introducción a la seguridad. Conceptos básicos de seguridad y cifrado.
-Seguridad de datos. Tecnologías y riesgos para la seguridad en Big Data.
En este módulo el estudiante aprenderá cómo se capturan los datos a su nivel más bajo, y qué tipos de tratamientos básicos se les aplica por (1) conseguir que reflejen de la manera más completa y fiel la realidad y (2) facilitar su almacenamiento y / o transmisión. Dado que trabajaremos con datos médicos o, en general, con datos "sensibles", una parte fundamental del tratamiento de datos consiste en definir qué niveles de seguridad y / o privacidad se requieren y cómo se garantizan.
Contenidos
-Tipos de datos de salud: datos clínicos, señales vitales, secuencias de eventos, texto, imágenes médicas y genoma.-Adquisición de datos I: Señales y sistemas, muestreo, transductores y sensores.
-Adquisición de datos II: fuentes de información multimodales.
-Fiabilidad de los datos. Tolerancia a errores, disponibilidad y costo de almacenamiento.
-Preprocesamiento de datos: limpieza, enriquecimiento, integración y curación.
Anonimización. Técnicas de aleatorización y generación. Pseudoanonimización.
-Compresión de datos de texto, imagen y vídeo. Mediciones de compresión, cuantificación y distorsión sin pérdidas.
-Estándares de compresión. Dicom.
-Introducción a la seguridad. Conceptos básicos de seguridad y cifrado.
-Seguridad de datos. Tecnologías y riesgos para la seguridad en Big Data.
Itinerarios
Este Diploma de postgrado pertenece al máster en Inteligencia Artificial y Big Data en Salud (4291/1)Becas y ayudas
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Centros responsables
Departamento de Telecomunicación e Ingeniería de Sistemas
Instituto Universitario Fundación Parc Taulí
Contacto
Jose Antonio Ibeas Lopez