La información nos da poder; si aún no conoces las ventajas al aplicar bases de datos en biomedicina y telemedicina, matricúlate y ponlo en práctica” 

El interés por dominar todas las problemáticas que surgen en el entorno del ser humano, ha dado lugar a la aparición de la biomedicina. Una fusión de ciencias que ayudan a la sociedad a optimizar el desarrollo sociosanitario. Una de las claves en este ámbito es el Big Data que, en concreto, ha ayudado a registrar los casos de Covid en todo el mundo, acercando a científicos del área a estudiar con más detalle este virus.  

Dada la importancia de expertos instruidos en esta materia que, además, sepan poner en práctica las herramientas clave, TECH ha desarrollado una titulación que aporta al alumno los conocimientos del procesamiento de datos, su tratamiento y cómo contribuye en la interpretación de resultados y los avances médicos y farmacológicos.  

TECH se compone de equipos de profesionales que, en este caso, son expertos en genómica y estudios genéticos basado en el Big Data. Gracias a su experiencia y la atención exhaustiva que ofrecen, el alumno contará con una tutorización personalizada que le garantizará el rendimiento y la asimilación de los contenidos.  Asimismo, el alumnado contará con materiales descargables en distintos formatos con lo que podrá estudiar incluso, sin conexión a Internet.  

Inscríbete para descubrir las ventajas de las bases de datos masivas al contrastar efectos secundarios de millones de fármacos” 

Este Diplomado 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 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, dominarás repositorios como Gene Ontology y KEGG y su intervención hacia la optimización de la atención sociosanitaria”  

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.   

Indaga en el estudio de datos diferencial mediante las técnicas de obtención de datos masivos en transcriptómica como el RNA-seq" 

Aplica el Big Data en medicina y conoce el uso de algoritmos de Machine Learning en salud pública” 

El temario de este Diplomado en Big Data en Medicina: Procesamiento Masivo de Datos Médicos ha sido pautado detalladamente por expertos que se dedican a la biomedicina, la investigación científica y los estudios en genética y genómica. Estos profesionales compartirán todos sus conocimientos acerca del procesamiento masivo de datos a través de materiales audiovisuales, con un formato teórico-práctico que permitirán la adaptación del ritmo de estudio a cada alumno. Además, TECH aplica la metodología Realearning, que conseguirá la asimilación de contenidos de forma progresiva, sencilla y óptima, consiguiendo que los alumnos se olviden de ejercicios de memoria que requieren largas horas.  

Conoce el desarrollo de técnicas clustering y su función en la contextualización de resultados masivos”

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 

Una titulación que te hará indagar en el estudio de ciencias ómicas para entender el Big Data como la clave del registro de las moléculas de los organismos”