Wearables y Salud Sensing para una Clínica de Cardiología en Lima
Visión general
De qué trata este proyecto.
Procesa datos de wearables cardíacos con Python, crea un pipeline de limpieza y ML, y un dashboard en Streamlit. Obtén un certificado verificable.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Construir un pipeline de health-sensing que reduzca falsos positivos al menos al 30% manteniendo recall, con dashboard de revisión para cardiólogos.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Limpiar y alinear series temporales de wearables con metodología honesta
- Diseñar features médicamente interpretables (HR sostenido, variabilidad)
- Combinar reglas y ML para sistemas donde la explicabilidad importa
- Construir dashboards que apoyen revisión clínica, no la reemplacen
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Computational Biology and Health Informatics
Master · Cs Se
Fit score: 1
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Trayectorias profesionales que esto construye
Roles canónicosIngeniero de Datos
Construir pipelines de series temporales sobre dispositivos reales con validación honesta y dashboard clínico es trabajo de ingeniero de datos en salud — perfil con demanda creciente en LATAM.
Este proyecto afina
- time-series
- feature-engineering
- python
Ingeniero de Software
Sistemas que combinan reglas y ML con foco en explicabilidad son habituales en sectores regulados — ingeniero de software con esta experiencia tiene ventaja en salud, fintech y govtech.
Este proyecto afina
- health-sensing
- dashboard-design
- machine-learning