University College London (UCL)
Maestría en Ciencias de Datos de Salud
London, Reino Unido
Máster en Ciencias (MSc)
DURACIÓN
5 años
IDIOMAS
Inglés
PASO
Tiempo completo, Tiempo parcial
PLAZO DE SOLICITUD
FECHA DE INICIO MÁS TEMPRANA
Sep 2026
TASAS DE MATRÍCULA
FORMATO DE ESTUDIO
En el campus
La Maestría en Ciencias en Ciencias de Datos de Salud está diseñada para preparar a los estudiantes para gestionar datos de salud complejos y convertirlos en información útil. El programa abarca temas clave como la gestión de datos, el análisis estadístico y el aprendizaje automático, todos ellos adaptados al ámbito sanitario. A lo largo del curso, los estudiantes aprenden a trabajar con grandes conjuntos de datos desordenados, a proteger la privacidad del paciente y a aplicar herramientas analíticas a problemas de salud reales. Combina habilidades técnicas con la comprensión de los desafíos de la atención médica, con el objetivo de capacitar a los estudiantes para mejorar los resultados sanitarios mediante la toma de decisiones basadas en datos.
El curso está estructurado para incluir módulos teóricos y proyectos prácticos, brindando a los estudiantes experiencia práctica con datos de salud. Los estudiantes adquieren una sólida base en programación, visualización de datos y habilidades interpretativas, que pueden aplicar en diversos campos relacionados con la salud. El programa también enfatiza las habilidades de comunicación, asegurando que los estudiantes puedan explicar información compleja sobre datos a un público sin conocimientos técnicos. En general, está dirigido a quienes desean utilizar técnicas de ciencia de datos para generar un impacto positivo en la investigación, las políticas o la industria de la salud.
Becas de UCL
Hay varias becas disponibles para estudiantes de posgrado, incluyendo nuestra Beca de Máster UCL para estudiantes del Reino Unido y nuestra Beca de Máster Global UCL para estudiantes internacionales. Puedes hacer clic en el enlace a continuación para buscar becas a las que podrías optar. Tu departamento académico también podrá proporcionarte más información sobre financiación.
Becas Externas
Los agregadores en línea como Postgraduate Studentships, Scholarship Search, Postgraduate Funding y International Financial Aid y College Scholarship Search contienen información sobre una variedad de programas externos.
Si tienes circunstancias específicas o antecedentes étnicos o religiosos, vale la pena buscar becas/subvenciones relacionadas con estos temas. Algunos programas son muy específicos.
Financiación para estudiantes con discapacidad
Los estudiantes de maestría que tienen una discapacidad pueden obtener fondos adicionales para los costos adicionales en los que incurren para estudiar.
Enseñando y aprendiendo
Utilizamos una combinación de conferencias tradicionales, clases prácticas y seminarios.
La evaluación se realiza mediante exámenes escritos clásicos, exámenes en línea, trabajos de curso y cuestionarios en clase.
Cada módulo de 15 créditos equivale a unas 150 horas de aprendizaje. Estas horas se distribuyen a lo largo de la duración del módulo, que suele durar 10 semanas. Esto incluye el tiempo dedicado a las sesiones lectivas, el estudio independiente, el trabajo en grupo y la evaluación.
Normalmente, un módulo consta de tres horas presenciales semanales, con un total de 30 horas lectivas. El estudio independiente suele requerir entre 200 y 300 horas por módulo.
Los módulos combinados tienen diez semanas de estudio en línea y tres días intensivos de enseñanza presencial.
En general, esperamos que los estudiantes de tiempo completo estudien 40 horas semanales, dedicando tiempo extraescolar al estudio autónomo. Los estudiantes de tiempo parcial y flexible estudian a prorrata.
Módulos
Tiempo completo
Cursarás cinco módulos lectivos obligatorios, tres módulos optativos y realizarás una disertación obligatoria. La mayoría de los módulos obligatorios se imparten en el primer cuatrimestre, seguidos de los módulos optativos en el segundo y tercer cuatrimestre.
Los módulos enseñados se imparten mayoritariamente de manera presencial.
Medio tiempo
Realizarás cinco módulos obligatorios, tres módulos opcionales y completarás una disertación obligatoria durante dos años.
Los módulos enseñados se imparten mayoritariamente de manera presencial, aunque hay algunos módulos de aprendizaje combinado disponibles como opción.
Flexible
Cursarás cinco módulos obligatorios, tres módulos opcionales y completarás una disertación obligatoria en un plazo de dos a cinco años.
Los módulos enseñados se imparten mayoritariamente de manera presencial, aunque hay algunos módulos de aprendizaje combinado disponibles como opción.
Módulos obligatorios
- Métodos de datos para la investigación en salud
- Tesis en Ciencia de Datos de Salud
- Ciencia de datos y estadística
- Principios de la ciencia de datos de salud
- Programación con Python para la investigación en salud
Módulos opcionales
- Métodos avanzados en ciencia de datos y estadística
- Inteligencia Artificial en la Salud (IAS)
- Fundamentos de informática para sistemas de salud
- Genómica computacional aplicada
- Aprendizaje automático avanzado para la atención médica
- Proyecto de Grupo de Inteligencia Artificial en la Atención Sanitaria
Tenga en cuenta que la lista de módulos que se presenta aquí es orientativa. Esta información se publica con bastante antelación a la inscripción y el contenido y la disponibilidad de los módulos están sujetos a cambios.
Los estudiantes cursan módulos por un valor de 180 créditos. Al completarlos satisfactoriamente, obtendrán una Maestría en Ciencias en Ciencias de Datos de Salud.
Lo que este curso te aportará
- Estudie en una universidad clasificada en el puesto 9 del mundo (QS World University Rankings 2025), en el puesto 6 del mundo en salud pública (ShanghaiRankings 2023) y calificada como la número uno en poder de investigación e impacto en medicina, salud y ciencias de la vida (REF 2021).
- Aprenda de los reconocidos investigadores de UCL en ciencias de datos de salud e informática biomédica, incluidos informáticos de salud, médicos, estadísticos y científicos informáticos.
- Acceso a una comunidad de aprendizaje altamente interactiva y atractiva de pares, investigadores y académicos con ideas afines, con oportunidades regulares de networking para el desarrollo académico y profesional.
- El contenido del programa está alineado con Health Data Research UK (HDR UK), el instituto nacional del Reino Unido para la investigación en informática biomédica y de salud, lo que significa que todo lo que estudias está respaldado por los últimos avances en ciencia de datos de salud.
- Flexibilidad para realizar un proyecto de tesis en un campo de su interés.
- Oportunidades para colaborar con nuestros socios. Por ejemplo, participando en seminarios científicos o prácticas profesionales, o realizando una tesis doctoral patrocinada por la industria.
- Un fuerte énfasis en la aplicación del conocimiento y el desarrollo de habilidades demandadas para su carrera.
La base de tu carrera
Este programa ha sido diseñado para satisfacer la creciente necesidad de científicos de datos de salud que puedan crear, gestionar y analizar grandes conjuntos de datos, identificados por los financiadores de la investigación en salud y la industria.
La ciencia de datos de salud es un campo en rápido crecimiento y entre los empleadores que reclutan profesionales se incluyen agencias gubernamentales, empresas de tecnología, empresas de consultoría e investigación y organizaciones científicas.
Nuestros graduados han trabajado para grandes empresas multinacionales, servicios nacionales de salud, pymes o han seguido sus intereses en universidades, trabajando para obtener su doctorado.*
*Encuesta de resultados de graduados realizada por la Agencia de Estadísticas de Educación Superior (HESA), que analiza los destinos de los graduados del Reino Unido y la UE en las cohortes 2017-18, 2018-19, 2019-20 y 2020-21.
Empleabilidad
Algunas de las investigaciones más estimulantes y productivas de la actualidad utilizan grandes conjuntos de datos para la atención médica, obtenidos en iniciativas colaborativas a gran escala, tanto públicas como privadas. Desarrollarás habilidades muy solicitadas en esta apasionante área de investigación, habilidades que podrás aplicar posteriormente al ámbito académico, industrial o sanitario, según tu orientación.Redes
Varios empleadores apoyan el programa de diferentes maneras, entre ellas, proporcionando pasantías remuneradas a estudiantes seleccionados.