¿Buscabas un programa que abordara los algoritmos de ‘clustering’? Con este Curso Universitario profundizarás en su aplicación en técnicas ómicas”

El análisis de grandes conjuntos de datos permite identificar patrones y correlaciones que podrían pasar desapercibidos para los médicos y otros profesionales de la salud. Esto es decisivo de cara a perfeccionar la exactitud en el diagnóstico, facilitando a los especialistas tomar decisiones más garantistas sobre el tratamiento de los pacientes. Del mismo modo, este procesamiento masivo de datos contribuye a entender mejor las causas de ciertas enfermedades y a desarrollar nuevas terapias para abordarlas.

Dado que el Big Data requiere de profesionales de la Informática que implementen los diferentes procesos y programaciones, estos encontrarán con este Curso Universitario de TECH una especialización única que recoge los últimos avances en este campo de tanto potencial. Sin duda, una alta preparación que les permitirá marcar la diferencia tras analizar los flujos de datos en la investigación biomédica y la tecnología High-throughput. 

Además, examinarán en detalle los métodos y aproximaciones del preprocesado de datos en el Big Data, para luego indagar en la Genómina estructural, funcional o la Transcriptómica. Todo esto y más lo tendrán los alumnos al alcance de la mano mediante un programa vanguardista en el que no deberán poner un pie ni un solo día en centros presenciales. De hecho, estarán en potestad de marcar sus propios tiempos académicos, siempre asesorados por grandes expertos en esta materia.

La oportunidad perfecta para dominar con solvencia las técnicas de obtención de datos masivos en transcriptómica, como la RNA-seq”

Este Curso Universitario en Big Data en Medicina: Procesamiento Masivo de Datos Médicos contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:   

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Big Data en Medicina
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información tecnológica 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

Matricúlate para formar parte de un fenómeno que está agilizando la atención médica y el registro de enfermedades y sus síntomas”

El programa incluye en su cuadro docentea 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.  

Una especialización sumamente integral en la que aumentarás tu bagaje profesional examinando la Interactómica y la Epigenómica”

Te convertirás en una referencia en el análisis de datos de la Espectometría de masas”

El plan de estudios de esta titulación dispone de un factor diferencial que posiciona a este programa frente a otros: cuenta con el temario de visión más actualizada e integral sobre esta materia que el alumno puede encontrar en el mercado. En ello ha jugado un papel muy importante el claustro de profesores, que ha supervisado estrechamente todos y cada uno de los temas para que no quede atrás ni un solo concepto clave. Asimismo, el Curso Universitario se ha diseñado de una forma muy eficiente, de tal modo que en tan solo 150 horas el estudiante lo habrá finalizado, siempre bajo unos altos estándares educativos que son seña de identidad de TECH.

Un plan de estudios único en el mercado: accede desde tu tablet o PC y examina todos los aspectos de los datos de alto rendimiento” 

Módulo 1. Big Data en medicina: procesamiento masivo de datos médicos 

1.1. Big Data en investigación biomédica

1.1.1. Generación de datos en biomedicina
1.1.2. Alto rendimiento (Tecnología High-throughput)
1.1.3. Utilidad de los datos de alto rendimiento. Hipótesis en la era del Big Data

1.2. Preprocesado de datos en Big Data

1.2.1. Preprocesado de datos
1.2.2. Métodos y aproximaciones
1.2.3. Problemáticas del preprocesado de datos en Big Data

1.3. Genómica estructural

1.3.1. La secuenciación del genoma humano
1.3.2. Secuenciación vs. Chips
1.3.3. Descubrimiento de variantes

1.4. Genómica funcional

1.4.1. Anotación funcional
1.4.2. Predictores de riesgo en mutaciones
1.4.3. Estudios de asociación en genómica

1.5. Transcriptómica

1.5.1. Técnicas de obtención de datos masivos en transcriptómica: RNA-seq
1.5.2. Normalización de datos en transcriptómica
1.5.3. Estudios de expresión diferencial

1.6. Interactómica y epigenómica

1.6.1. El papel de la cromatina en la expresión genética
1.6.2. Estudios de alto rendimiento en interactómica
1.6.3. Estudios de alto rendimiento en epigenética

1.7. Proteómica

1.7.1. Análisis de datos de espectometría de masas
1.7.2. Estudio de modificaciones postraduccionales
1.7.3. Proteómica cuantitativa

1.8. Técnicas de enriquecimiento y clustering

1.8.1. Contextualización de los resultados
1.8.2. Algoritmos de clustering en técnicas ómicas
1.8.3. Repositorios para el enriquecimiento: Gene Ontology y KEGG

1.9. Aplicaciones del Big Data en salud pública

1.9.1. Descubrimiento de nuevos biomarcadores y dianas terapéuticas
1.9.2. Predictores de riesgo
1.9.3. Medicina personalizada

1.10. Big Data aplicado en medicina

1.10.1. El potencial de la ayuda al diagnóstico y la prevención
1.10.2. Uso de algoritmos de Machine Learning en salud pública
1.10.3. El problema de la privacidad

Todo sobre lo que necesitas profundizar referido al uso de algoritmos de ‘Machine Learning’ se encuentra en este título”