Curso práctico para aprender a analizar datos con ayuda de inteligencia artificial de forma segura, útil y preparada para el entorno sanitario actual. Incluye ética, RGPD/LOPDGDD, anonimización, limpieza, EDA, modelos sencillos, automatización, gobernanza, trazabilidad, ENDS/EHDS, nociones de HL7/FHIR, AI Act y ciberhigiene NIS2, con ejemplos anonimizados y enfoque responsable sobre datos sensibles.
60 horas
13 bloques
En este curso aprenderás a trabajar con IA sin copiar datos personales, clínicos o confidenciales en herramientas externas. Te enseñamos a usar estructuras, descripciones, datos sintéticos y bases previamente anonimizadas para obtener ayuda de la IA sin comprometer la privacidad.
Aprenderás a eliminar identificadores directos, agrupar variables sensibles, reducir detalle innecesario y aplicar técnicas básicas de anonimización para conservar utilidad analítica sin exponer registros individuales.
Te enseñamos a sustituir identificadores reales por códigos o pseudónimos, separando la información que permite reidentificar a las personas y aplicando criterios de custodia segura cuando sea necesario mantener trazabilidad interna.
Aprenderás a detectar cuasiidentificadores como edad, sexo, zona, diagnóstico, centro, fechas o variables clínicas combinadas. Verás cómo generalizar, agrupar o suprimir información para evitar que una persona pueda ser reconocida al cruzar varias variables.
El curso te enseña a aplicar minimización, anonimización, documentación básica, revisión humana y buenas prácticas de gobernanza antes de analizar o compartir datos. El objetivo es que la IA sea una herramienta útil, no un riesgo legal u organizativo.
Aprenderás a detectar nulos, duplicados, errores de formato, categorías inconsistentes y valores atípicos. Te mostramos cómo dejar los datos en un estado fiable antes de generar gráficos, informes o modelos, evitando conclusiones equivocadas por mala calidad del dato.
Te enseñamos a apoyarte en herramientas como Excel, Python guiado, R, ChatGPT, Gemini o asistentes similares para generar código, interpretar resultados y crear análisis paso a paso, manteniendo siempre criterio profesional y control sobre el proceso.
Aprenderás a decidir qué nivel de detalle puede compartirse, cuándo conviene anonimizar, cuándo pseudonimizar, cuándo agregar resultados y cómo documentar las transformaciones realizadas para que la colaboración sea útil, segura y defendible.
Verás cómo diseñar flujos de trabajo seguros desde el dato hasta el informe: limpieza, anonimización, análisis, generación de reportes y documentación. Así podrás ahorrar tiempo sin perder trazabilidad ni control sobre lo que se comparte.
Aprenderás a realizar análisis exploratorio con IA: estadísticas descriptivas, tablas, visualizaciones, detección de tendencias, segmentaciones y resúmenes ejecutivos. La idea es pasar de “tener datos” a entender qué decisiones pueden apoyar.
¿Cómo puedo limpiar una base de datos antes de analizarla con IA?
Grandes Organizaciones Nacionales
Instituciones de referencia Confían en nosotros
Equipos y profesionales de organismos como el CSIC, el Servicio Andaluz de Salud, el Banco de España o el Departament de Salut de la Generalitat de Catalunya ya se han formado con Máxima Formación.
CSIC
Servicio Andaluz de Salud
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Departament de Salut de la Generalitat de Catalunya
Abbot laboratories
Asispa
RadioTelevisión Española
Asociación española para la Calidad
Tigenix
Incarlopsa
Grupo Tragsa
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Coviran
Hero
Instituto de trabajo y seguridad social
Mapfre
Instituto Nacional de Seguridad y Salud en el Trabajo
MercaMadrid
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Certificaciones
Calidad Acreditada, Confianza demostrada
Certificaciones, valoraciones y reconocimientos que avalan nuestra forma de trabajar y la satisfacción de nuestros alumnos.
Gestión, seguridad y sostenibilidad certificadas
Contamos con certificaciones ISO 9001, ISO 27001 e ISO 14001, que acreditan nuestro compromiso con la calidad del servicio, la seguridad de la información y una gestión ambiental responsable.
ISO 14001
ISO 27001
ISO 42001
ISO 9001
Valoraciones reales de alumnos
Nuestra formación cuenta con una valoración de 5,0 en Google con más de 120 reseñas, 4,9 en Emagister con más de 1.000 opiniones de alumnos y 4,8 en Dozencia con cerca de 100 valoraciones.
5 estrellas en reseñas de Google
Excelente en Dozencia
Excelente en Emagister
Reconocimientos a nuestra trayectoria formativa
Máxima Formación cuenta con el sello Cum Laude de Emagister de forma ininterrumpida desde 2018, certificado de excelencia en Dozencia y certificado de Confianza Online.
Certificación de Confianza Online
Certificado de excelencia en Dozencia
Cum Laude Emagister ininterrumpido 2018-2025
Nuestro compromiso
Tu progreso nos importa tanto como a ti
En Máxima Formación no aprendes solo/a. Detrás de cada curso hay un equipo docente real que te acompaña: resolvemos tus dudas en menos de 24 horas, durante el curso y también cuando lo termines. Tu progreso nos importa tanto como a ti.
Experto en análisis estadístico y ciencia de datos con experiencia liderando proyectos en empresas e instituciones.
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PREGUNTAS FRECUENTES
¿Necesito saber programar para hacer este curso?
No. El curso está pensado para personas que quieren empezar a analizar datos con IA desde un enfoque práctico y progresivo. Se trabaja con herramientas accesibles como hojas de cálculo, asistentes de IA y, cuando aporta valor, ejemplos guiados en Python o R. La idea no es convertirte de golpe en programador, sino que aprendas a preparar, limpiar, interpretar y analizar datos con apoyo de IA manteniendo el control del proceso.
¿Puedo usar inteligencia artificial con datos sensibles sin poner en riesgo la privacidad?
Sí, pero no copiando bases reales directamente en herramientas públicas. En el curso aprenderás a trabajar con estructuras, datos sintéticos, ejemplos anonimizados, tokens y descripciones abstractas para pedir ayuda a la IA sin exponer nombres, DNIs, direcciones, expedientes, diagnósticos u otra información sensible
¿Qué diferencia hay entre anonimizar y pseudonimizar datos?
La anonimización busca impedir que una persona pueda ser identificada directa o indirectamente a partir de los datos. La pseudonimización sustituye identificadores reales por códigos, pero mantiene una posibilidad de reidentificación bajo condiciones controladas, por lo que sigue siendo tratamiento de datos personales. El curso trabaja esta diferencia con ejemplos prácticos y criterios para decidir qué técnica aplicar en cada caso.
¿Aprenderé a preparar una base de datos antes de analizarla con IA?
Sí. Una parte clave del curso consiste en estructurar tablas, revisar relaciones, mejorar nombres de columnas, codificar categorías y preparar los datos para que después puedan limpiarse, anonimizarse y analizarse correctamente. El objetivo es evitar uno de los errores más habituales: pedirle análisis a la IA sobre datos desordenados, incompletos o mal definidos.
¿El curso solo enseña análisis descriptivo o también modelos y automatización?
El curso cubre todo el flujo: preparación, limpieza, anonimización, análisis exploratorio, segmentaciones, modelos predictivos sencillos, informes y automatización. También se trabajan flujos repetibles para limpieza, generación de reportes y uso de IA en tareas recurrentes, siempre sobre datos anonimizados o sintéticos cuando se utilicen servicios externos.
¿Para qué perfiles es especialmente útil este curso?
Es especialmente útil para profesionales de salud, educación, servicios sociales, administración, pequeñas organizaciones, investigación aplicada o empresa que manejan datos y quieren aprovechar la IA sin perder seguridad, trazabilidad ni criterio. El curso no se limita a “hacer gráficos con IA”: enseña a decidir qué datos usar, cómo protegerlos, qué herramientas elegir y cómo transformar resultados en informes útiles para equipos, dirección o instituciones colaboradoras.
Modalidad
Online
Idioma
Español
Lecciones
106
Duración
60 horas
Exámenes
11
Nivel
Principiante
290€
Pago único o 3 plazos de 96,67 € sin intereses con Klarna • Acceso permanente
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