Mejora tus conocimientos en Técnicas de Machine Learning en Oncología Genómica a través de este programa, donde encontrarás el mejor material didáctico con casos clínicos reales. Conoce aquí los últimos avances en la especialidad para poder realizar una praxis médica de calidad”

Es un objetivo fundamental del programa acercar al alumno y difundir el conocimiento, informático, que ya se aplica en otras áreas del conocimiento pero que tiene una mínima implantación en el mundo médico, y a pesar de que para que la medicina genómica sea una realidad, es preciso interpretar con exactitud el volumen ingente de incapacitación clínica disponible actualmente y asociarlo a los datos biológicos que se generan tras un análisis bioinformático. Si bien este es un desafío difícil, permitirá que los efectos de la variación genética y las terapias potenciales se exploren de forma rápida, económica y con mayor precisión de la que se logra en el momento actual.

Los humanos no están naturalmente equipados para percibir e interpretar secuencias genómicas ni para comprender todos los mecanismos, vías e interacciones que tienen lugar dentro de una célula viva, ni para tomar decisiones médicas con decenas o centenares de variables. Para avanzar, se requiere un sistema con capacidad analítica sobrehumana que simplifique el entorno de trabajo y muestre las relaciones y proximidades entre unas variables u otras. 

En Genómica y biología, ahora se reconoce que es mejor gastar los recursos en nuevas técnicas computacionales que en la recolección de datos puros, algo que posiblemente pasa igual en medicina y, por supuesto, Oncología. Se tiene millones de datos o publicaciones, pero cuando son analizados por los médicos o biólogos, las conclusiones son totalmente subjetivas y con relación a las publicaciones o datos disponibles, que son priorizados de forma arbitraria, lo que genera un conocimiento parcial, y por supuesto, cada vez más distanciado del conocimiento genético y biológico disponible y apoyado en computación, por lo que un paso de gigante en la implantación de la medicina de precisión es disminuir esta distancia mediante el análisis masivo de la incapacitación médica y farmacológica disponible.

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Este Curso Universitario en Técnicas de Machine Learning en Oncología Genómica contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Las características más destacadas del Curso Universitario son:

• Desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Técnicas de Machine Learning en Oncología Genómica
• Sus contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una incapacitación científica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
• Novedades sobre Técnicas de Machine Learning en Oncología Genómica
• Contiene ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Con especial hincapié en metodologías innovadoras en Técnicas de Machine Learning en Oncología Genómica
• Todo esto se complementará con lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
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Incluye en su cuadro docente profesionales pertenecientes al ámbito de Técnicas de Machine Learning en Oncología Genómica, que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas pertenecientes a sociedades de referencia y universidades de prestigio.

Gracias a su contenido multimedia elaborado con la última tecnología educativa, este programa permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará un aprendizaje inmersivo programado para entrenarse ante situaciones reales.

El diseño de este programa está centrado en el aprendizaje basado en problemas, mediante el cual el alumno deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del programa. Para ello, el alumno contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos en el campo de Técnicas de Machine Learning en Oncología Genómica y con gran experiencia docente.

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La estructura de los contenidos ha sido diseñada por un equipo de profesionales de los mejores centros educativos, universidades y empresas del territorio nacional, conscientes de la relevancia en la actualidad de la especialización para poder intervenir en la capacitación y acompañamiento de los alumnos, y comprometidos con la enseñanza de calidad mediante las nuevas tecnologías educativas.

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Módulo 1. Machine learning para el análisis de Big Data

1.1. Diplomado Introducción a Machine Learning
1.2. Diplomado Presentación del problema, carga de datos y librerías
1.3. Diplomado Limpieza de datos (NAS, categorías, variables Dummy)
1.4. Diplomado Análisis de datos exploratorio (ggplot)+validación cruzada
1.5. Diplomado Algoritmos de predicción: regresión lineal múltiple, Support Vector Machine, árboles de regresión, Random Forest, etc.
1.6. Diplomado Algoritmos de clasificación: regresión lineal múltiple, Support Vector Machine, árboles de regresión, Random Forest, etc.
1.7. Diplomado Ajuste de los hiperparámetros del algoritmo
1.8. Diplomado Predicción de los datos con los diferentes modelos
1.9. Diplomado Curvas ROC y matrices de confusión para evaluar la calidad del modelo

Una experiencia de capacitación única, clave y decisiva para impulsar tu desarrollo profesional”