Desarrolla un conocimiento especializado sobre las técnicas de minería de datos y examina los equipos y softwares de cómputo requeridos en Bioinformática Médica”

Los especialistas en cualquier rama de la medicina, están acostumbrados a manejar una gran cantidad de datos relacionados con historiales clínicos de pacientes, resultados de pruebas, datos estadísticos, etc. Sin embargo, el desarrollo de la Ingeniería Biomecánica aplicada a las ciencias de la salud ha traído consigo, no solo resultados prometedores en materia de diagnóstico y tratamiento, sino que también ha dificultado la labor de los médicos en relación a la creciente cantidad de información con la que tienen que trabajar. 

Conocer de cerca la Bioinformática Médica, no solo va a permitir al especialista trabajar con más facilidad y confianza, sino que, además, le ayudará a gestionar mejor los datos y, por lo tanto, tendrá más posibilidades de éxito en su trabajo. Este Diplomado Internacional sigue esa línea de actuación. 

En torno a las seis semanas en las que se distribuye la titulación, el cuerpo docente, compuesto por expertos biomédicos, ha repartido la carga lectiva en diferentes temas entre los cuales se desarrollará un marco referencial en materia de Bioinformática Médica. Los egresados podrán analizar las técnicas de inteligencia artificial y Big Data, trabajar en prevención, profundizar en metodología y flujo de trabajo y valorar los factores asociados a las aplicaciones de bioinformática sostenible y tendencias de futuro.

El temario, disponible en su totalidad desde el primer día, permite al especialista descargarlo en cualquier dispositivo. Es él mismo el que marca los tiempos, decidiendo cuándo y desde dónde acceder al aula virtual. Además, también podrá concertar tutorías personalizadas con el equipo docente y acceder a contenido adicional exclusivo de TECH para continuar ampliando su conocimiento en base a sus propias pautas y criterios.

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Este Diplomado Internacional en Bioinformática Médica contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Biomédica
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información científica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras 
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

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El programa incluye, en su cuadro docente, a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

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TECH utiliza en la totalidad de sus programas la metodología Relearning, a través de la cual la información más importante se reitera conforme avanza el estudio del temario, favoreciendo su captación y fomentando una experiencia académica gradual y exitosa. Además, al contenido principal se le añade una serie de materiales adicionales que no solo incluyen resúmenes dinámicos y casos prácticos reales, sino también material audiovisual de la mejor calidad y artículos de investigación seleccionados (y en ocasiones desarrollados) por los expertos de TECH.

Ahorra horas de estudio con la metodología relearning e invierte todo ese tiempo en continuar convirtiéndote en un mejor profesional de la medicina”

Módulo 1. Bioinformática Médica

1.1. La Bioinformática Médica

1.1.1. Computación en la biología médica
1.1.2. Bioinformática Médica

1.1.2.1. Aplicaciones de la Bioinformática
1.1.2.2. Sistema informático, redes y bases de datos médicos
1.1.2.3. Aplicaciones de la Bioinformática Médica en la salud humana

1.2. Equipos y software de cómputo requeridos en bioinformática

1.2.1. Cómputo científico en ciencias biológicas
1.2.2. El ordenador
1.2.3. Hardware, software y sistemas operativos
1.2.4. Estaciones de trabajo y ordenadores personales
1.2.5. Plataformas de cómputo de alto rendimiento y entornos virtuales
1.2.6. Sistema operativo Linux

1.2.6.1. Instalación de Linux
1.2.6.2. Uso de la interfaz de líneas de comando de Linux

1.3. Análisis de datos usando lenguaje de programación R

1.3.1. Lenguaje estadístico de programación R
1.3.2. Instalación y usos de R
1.3.3. Métodos de análisis de datos con R
1.3.4. Aplicaciones de R en Bioinformática Médica

1.4. Análisis de datos usando lenguaje de programación Python

1.4.1. Lenguaje de programación multipropósito Python
1.4.2. Instalación y usos de Python
1.4.3. Métodos de análisis de datos con Python
1.4.4. Aplicaciones Python en Bioinformática Médica

1.5. Métodos de análisis de secuencia genética humana

1.5.1. Genética humana
1.5.2. Técnicas y métodos de análisis de secuenciación de datos genómicos
1.5.3. Alineamientos de secuencia
1.5.4. Herramientas para la detección, comparación y modelado de genomas

1.6. Minería de datos en Bioinformática

1.6.1. Fases del descubrimiento de conocimiento en bases de datos, KDD
1.6.2. Técnicas de preprocesado
1.6.3. Descubrimiento de conocimiento en bases de datos biomédicas
1.6.4. Análisis de datos de genómica humana

1.7. Técnicas de inteligencia artificial y Big Data en Bioinformática Médica

1.7.1. Aprendizaje automático o Machine Learning para Bioinformática Médica

1.7.1.1. Aprendizaje supervisado: regresión y clasificación
1.7.1.2. Aprendizaje No supervisado: Clustering y reglas de asociación

1.7.2. Big Data
1.7.3. Plataformas computacionales y entornos de desarrollo

1.8. Aplicaciones de la bioinformática para prevención, diagnóstico y terapias clínicas

1.8.1. Procedimientos de Identificación de genes causantes de enfermedades
1.8.2. Procedimiento para analizar e interpretar el genoma para terapias médicas
1.8.3. Procedimientos para evaluar predisposiciones genéticas de pacientes para prevención y diagnóstico temprano

1.9. Metodología y flujo de trabajo bioinformático médico

1.9.1. Creación de flujos de trabajo para analizar los datos
1.9.2. Interfaces de programación de aplicaciones, API

1.9.2.1. Librerías de R y Python para análisis bioinformático
1.9.2.2. Bioconductor: instalación y usos

1.9.3. Usos de flujos de trabajo bioinformático en servicios de cloud (Nube)

1.10. Factores asociados a las aplicaciones de bioinformática sostenible y tendencias de futuro

1.10.1. Marco legal y regulatorio
1.10.2. Buenas prácticas en el desarrollo de proyectos de Bioinformática Médica
1.10.3. Tendencias de futuro en aplicaciones en bioinformática

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