Con este Diplomado serás capaz de dominar el procesamiento de datos mediante un aprendizaje exhaustivo en tan solo 6 semanas” 

Los sistemas digitales en medicina han permitido una prevención precoz, un diagnóstico y un seguimiento a corto y largo plazo mucho más eficaces que los convencionales. Algunos ejemplos son las aplicaciones móviles de telemedicina, de los dispositivos wearables, el Big Data, los sistemas de apoyo a la decisión clínica y el IoT. Además, la pandemia reflejó la necesidad de contar con estas herramientas para acercar a pacientes y profesionales y en ocasiones, permitir esta relación de forma telemática, reduciendo los tiempos de espera y el colapso en los centros clínicos. 

Dada la importancia de contar con expertos instruidos en técnicas de obtención masiva de datos, así como en sus características especiales en cuanto al preprocesado y su tratamiento, los profesionales buscan una especialización mucho más específica en esta área. Por ello, TECH ha desarrollado una titulación que se centra en la mejora e innovación de los sistemas sanitarios a través del Big Data. Se trata de una oportunidad única para el alumno, pues con ella podrá adquirir los conocimientos de la contribución del Big Data en la interpretación de resultados y los avances médicos y farmacológicos, en tan solo 6 semanas.

Además, para impartir esta titulación completa y con total rigurosidad, TECH se ha dotado de un equipo de profesionales que, en este caso, son expertos en genómica y estudios genéticos basado en el Big Data. Gracias a la experiencia de estos docentes, los alumnos no solo contarán con contenidos teóricos fehacientes, sino que podrán orientar su praxis clínica con el ejemplo de especialistas ya experimentados en el campo de actuación.

Inscríbete en este Diplomado para descubrir el uso de algoritmos de Machine Learning en salud pública y las ventajas que ofrece”

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

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en procesamiento masivo de bases de datos médicos
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información científica 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

Gracias a TECH, indagarás en el estudio de ciencias ómicas para entender el Big Data como la clave del registro de las moléculas del organismo”

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.

Matricúlate ahora para dominar los repositorios como Gene Ontology y KEGG y su intervención hacia la optimización de la atención sociosanitaria”

Una titulación con la que lograrás especializarte en Big Data sin tener que prescindir de otras obligaciones tanto en tu vida personal como profesional”

El contenido de este Diplomado en Big Data en Medicina: Procesamiento Masivo de Datos Médicos ha sido desarrollado por expertos versados en biomedicina, investigación científica y que ha participado en estudios en genética y genómica. Además de impartir la materia en procesamiento masivo de datos, estos profesionales volcarán su experiencia real en el campo de actuación clínico para instruir a los egresados en Enfermería que cursen esta titulación. Además, la enseñanza cuenta con materiales audiovisuales y un formato teórico-práctico, que dotan de flexibilidad académica al alumnado para que adapte el ritmo de estudio, según sus necesidades personales y profesionales. Además, TECH aplica la metodología Relearning, con la que los alumnos lograrán asimilar los contenidos de forma paulatina y contante y se olvidarán de las largas horas de memorización que se requieren en programas convencionales.

Conoce ahora la tecnología High-throughput de alto rendimiento y aplica el Big Data en tu investigación biomédica” 

 

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 post-traduccionales
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

Analiza el papel de la cromatina en la expresión genética y domina el campo de estudio de la interactómica y la epigenómica, gracias TECH”