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Curso Códigos vitales: creación de herramientas para el análisis de datos aplicada al ámbito sanitario

Información General

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Presentación

Curso Códigos vitales: creación de herramientas para el análisis de datos aplicada al ámbito sanitario

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Educación Continuada: programas abiertos y empresariales de educación no formal que optimizan el desempeño profesional.

Transforme datos clínicos en información útil para la toma de decisiones en salud mediante programación aplicada.

Curso introductorio en programación aplicada al análisis de datos clínicos y de salud pública mediante herramientas computacionales utilizadas en ingeniería biomédica.

El curso “Códigos Vitales: Programación Aplicada al Ámbito Sanitario” [CE1] ofrece una introducción práctica al uso de herramientas de programación orientadas al análisis de datos clínicos y epidemiológicos. A través de ejercicios aplicados y casos reales del sector de la salud, los participantes desarrollarán habilidades básicas en Python y procesamiento de información biomédica.

“La integración entre programación y ciencias de la salud es una competencia cada vez más necesaria para la investigación, la gestión clínica y la innovación biomédica”.

Pablo Eduardo Caicedo, profesor e investigador en ingeniería biomédica.

El programa está diseñado para estudiantes, profesionales de la salud e interesados en fortalecer competencias digitales aplicadas a la gestión, análisis y visualización de datos sanitarios, lo que contribuye a la transformación digital del sector biomédico y clínico.

Por qué estudiar con nosotros

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Desarrollar competencias básicas en programación y análisis de datos clínicos aplicables a escenarios reales del sector de la salud.

Otros beneficios relevantes que brinda el programa al participante

  • Introducción práctica a Python orientado al ámbito biomédico.
  • Desarrollo de ejercicios basados en datos clínicos y epidemiológicos.
  • Formación enfocada en habilidades digitales altamente demandadas en salud.
  • Integración de análisis de datos, automatización y visualización en un solo curso.
  • Curso accesible para participantes sin experiencia en programación.

Metodología

Talleres (40 %): resolución de problemas de lógica y procesamiento de datos por módulo.

Proyecto final integrador (40 %): análisis de un conjunto de datos epidemiológicos reales.

Participación/discusión técnica (20 %): intervención en las sesiones híbridas y trabajo en equipo.

Utilización de software

  • Python como lenguaje de programación principal.
  • Entornos de desarrollo como Google Colab, Jupyter Notebook o Visual Studio Code.
  • Bibliotecas para análisis y visualización de datos, incluyendo Pandas y Matplotlib.
  • Herramientas para lectura y procesamiento de archivos CSV y Excel.

El software será utilizado tanto por el profesor como por los participantes durante los talleres y las prácticas.

Deberes del participante

  • Contar con conexión a internet de banda ancha.
  • Disponer de audífonos (diadema o manos libres) para aislar el ruido externo.
  • Verificar que el equipo de cómputo no esté bloqueado para conexiones a herramientas de Microsoft.
  • En caso de tener otra cuenta en Microsoft Teams, cerrar las sesiones relacionadas y acceder mediante un navegador con caché vacío.
  • Conectarse a las sesiones de clase al menos diez minutos antes para verificar la conexión y realizar ajustes.

Certificación

La Universidad Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito otorgará el diploma de asistencia al Curso Códigos vitales: creación de herramientas para el análisis de datos aplicada al ámbito sanitario, a quienes participen activa y cumplidamente como mínimo en el 80 % de las sesiones programadas.

Perfil del aspirante

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  • Este programa está dirigido a estudiantes, profesionales y personal del sector salud interesados en fortalecer sus competencias digitales y adquirir conocimientos básicos en programación y análisis de datos aplicados a entornos clínicos, biomédicos y de investigación. Es ideal para analistas, asistentes de investigación, profesionales junior y personal de hospitales, clínicas, centros de investigación, empresas de dispositivos médicos y organizaciones de tecnología aplicada a la salud.
  • Está orientado a personas con 0 a 5 años de experiencia laboral que deseen fortalecer su perfil profesional, ampliar sus oportunidades de desarrollo en el sector salud y adquirir herramientas que les permitan analizar información, optimizar procesos y participar en proyectos de innovación e investigación basados en datos.

Contenido temático

Módulo I. Introducción a la programación en ciencias de la salud (2 horas)

  • Conceptos básicos de programación y lenguajes comunes en bioinformática (Python y R).
  • Configuración del entorno de trabajo y ejecución de un guion básico.

Módulo II. Anatomía de un programa (4 horas)

  • Variables, tipos de datos (numéricos, cadenas, listas) y estructuras de control (condicionales y bucles).
  • Desarrollo de un programa para calcular el índice de masa corporal (IMC) y clasificación según guías clínicas.

Módulo III. Procesamiento de datos clínicos (4 horas)

  • Estructuras de datos complejas (diccionarios, dataframes) y lectura/escritura de archivos CSV y Excel.
  • Limpieza de un conjunto de datos de pacientes, manejo de registros incompletos y cálculo de promedios de signos vitales.

Módulo IV. Diagnóstico gráfico (4 horas)

  • Fundamentos de visualización de datos y tipos de gráficos clínicos.
  • Creación de histogramas y diagramas de dispersión para identificar tendencias en datos de pacientes.

Módulo V. Automatización de procesos clínicos (3 horas)

  • Escritura de guiones para procesamiento por lotes y modularización con funciones.
  • Automatización de la generación de reportes para un laboratorio clínico a partir de datos brutos.

Módulo VI. Aplicaciones en Investigación y Salud Pública (3 horas)

  • Introducción al análisis estadístico básico y cálculo de tasas epidemiológicas mediante código.
  • Análisis de un conjunto de datos epidemiológicos para calcular tasas de prevalencia y mortalidad.

Fechas y horarios

El curso se desarrollará entre el 27 de octubre y el 26 de noviembre de 2026. El miércoles y viernes de 6:30 a 8:30 p.m., en modalidad remota vía Microsoft Teams.

La Universidad Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito, para sus programas de Educación Continuada, se reserva el derecho de cambiar sus conferencistas y fechas de realización, o cancelarlos de no contar con el número de personas requerido para tal fin. Lo anterior se informará a los interesados con antelación.

Objetivos alcanzables

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Objetivo general

  • Capacitar a los participantes en el uso básico de herramientas de programación para el procesamiento, análisis y visualización de datos clínicos y epidemiológicos.
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Objetivos específicos

  • Introducir a los fundamentos básicos de programación utilizando Python.
  • Aplicar estructuras lógicas y funciones para resolver problemas relacionados con la salud.
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  • Procesar y organizar bases de datos clínicas en formatos CSV y Excel.
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  • Generar visualizaciones gráficas para el análisis de información biomédica.
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  • Desarrollar scripts simples para automatización de tareas relacionadas con datos sanitarios.

Valor de la inversión

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El valor de la inversión es de $ 1.198.000 (un millón ciento noventa y ocho mil pesos m/cte.), por participante.

Descuento del 5 % por pronto pago hasta el 13 de octubre de 2026.

Inscripciones hasta el 27 de octubre de 2026.

Conferencista Invitado

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Pablo Eduardo Caicedo

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Profesional transdisciplinar con formación avanzada en ingeniería y trayectoria consolidada en ciencias biomédicas, lo que le permite actuar como un puente directo entre el lenguaje computacional y la práctica clínica. Su experiencia en el

procesamiento de señales e imágenes médicas, junto con su especialización en inteligencia artificial causal y confiable, le otorga la competencia técnica necesaria para guiar a profesionales de la salud en el dominio de Python o R, orientando el aprendizaje hacia la manipulación ética de datos biológicos y la optimización de flujos de trabajo hospitalarios. Lejos de un enfoque informático purista, su metodología pedagógica es estrictamente pragmática y basada en problemas reales del sector de la salud, diseñada para omitir la teoría de bajo nivel del software y centrarse en la automatización de tareas administrativas e investigativas, lo que garantiza que el personal asistencial adquiera herramientas funcionales y de aplicación clínica inmediata.

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