Universitat Oberta de Catalunya UOC

Máster universitario de Bioinformática y Bioestadística (interuniversitario: UOC, UB)

Universitat Oberta de Catalunya UOC
  • Imparte:
  • Modalidad:
    Online
  • Precio:
    Información no disponible
  • Comienzo:
    Octubre 2019
  • Lugar:
    Se imparte Online
  • Duración:
    60 ECTS
  • Condiciones:
    Pago fraccionado en cuotas.
  • Titulación:
    Máster universitario de Bioinformática y Bioestadística (interuniversitario: UOC, UB)

Presentación

El impacto de la tecnología en disciplinas como la biología molecular, la medicina, la veterinaria o la agronomía conlleva una gran cantidad de nuevos datos biológicos, que son información de valor crucial para el futuro de la investigación, la innovación y el desarrollo. Disponer de especialistas en el manejo, el análisis y la interpretación de estos datos es imprescindible. Para ello se necesitan profesionales de bioinformática, genómica, biología computacional o biocomputación.

En este contexto, la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) y la Universidad de Barcelona (UB) han unido su experiencia, su prestigio y sus conocimientos en el máster universitario de Bioinformática y Bioestadística, el único en España que incorpora una visión combinada de ambas disciplinas.

Se trata de una titulación oficial con una formación de calidad y rigor académico que permite al estudiante adquirir un perfil profesional altamente demandado por empresas, universidades y centros de investigación.

Por un lado, el estudiante realiza una formación obligatoria que le permite adquirir las bases de conocimiento de la bioinformática y la bioestadística: desde la gestión de datos, la inteligencia artificial, el modelado y el análisis estadístico de problemas, hasta el manejo avanzado de los programas informáticos de este ámbito.

Por otro lado, el máster de Bioinformática y Bioestadística permite la especialización en los temas que más interesan a cada estudiante mediante asignaturas optativas que incluyen temas como: tendencias del sector bioinformático, biología molecular y estructural, diseño y análisis de experimentos, aprendizaje automático (Machine Learning), análisis de supervivencia o análisis multivariante, etc.

Requisitos

Para acceder a estudios oficiales de máster, hay que estar en disposición de un título universitario oficial

Dirigido

Titulados universitarios de:

Grado, ingeniería o ingeniería técnica de Informática o Telecomunicación.
Grado, ingeniería, ingeniería técnica, licenciatura o diplomatura del área de Ingeniería y Arquitectura.
Grado, licenciatura o diplomatura del área de Ciencias, como Matemáticas o Estadística.
Grado, licenciatura o diplomatura del área de Ciencias de la Salud, como Biología, Medicina, Farmacia o Veterinaria.

Objetivos

Proporcionar conocimientos de las técnicas más comunes en las investigaciones ómicas (genómica, transcriptómica, proteómica, interactómica...).
Obtener conocimientos de los recursos, aplicaciones y herramientas informáticas de uso habitual en bioinformática y bioestadística.
Adquirir conocimientos matemáticos y estadísticos para la resolución de problemas de análisis de datos.
Conocer los principales métodos estadísticos para el análisis de datos y dominar los métodos de visualización.
Obtener conocimientos de las principales bases de datos biológicos públicas y saber cómo obtener el máximo rendimiento de la información.
Desarrollar la capacidad de redactar informes técnicos y realizar consultas de interés.
Desarrollar capacidades de responsabilidad y liderazgo personal, así como la toma de decisiones.
Desarrollar la capacidad de transmitir conclusiones de manera clara a un público variado, especializado o no.
Desarrollar la capacidad de trabajar en equipo y en entornos multidisciplinares.

Programa

Asignaturas obligatorias
Software para el análisis de datos
Inferencia estadística
Regresión, modelos y métodos
Genómica computacional
Análisis de datos ómicos

Asignaturas optativas
Herramientas informáticas para la bioinformática
Programación para la bioinformática
Biología molecular
Biología estructural
Diseño y análisis de experimentos
Análisis de supervivencia y datos longitudinales
Análisis multivariante
Machine learning
Prácticas en empresas
Trabajo final de máster

Salidas profesionales

El perfil profesional de este máster permite tomar responsabilidades identificadas y etiquetadas en el mundo laboral como:

Experto en campos cuantitativos en bioinformática y bioestadística.
Experto en análisis estadístico de problemas bioinformáticos.
Analista de datos o profesional que sea experto en el uso de herramientas informáticas y en datos sanitarios.

Competencias

Capacidad para comprender las bases moleculares y las técnicas experimentales estándares más comunes en las investigaciones ómicas (genómica, transcriptómica, proteómica, metabolómica, interactómica, etc.).
Capacidad para tener conocimientos biológicos desde la escala celular hasta la del organismo, con una visión interdisciplinar y especial énfasis en aplicaciones biomédicas.
Capacidad para dominar las habilidades técnicas apropiadas para la bioinformática, como programación, creación y gestión de bases de datos, creación de páginas web, y análisis y diseño de algoritmos, y conocer su uso y aplicación en la bioinformática.
Capacidad para aplicar los principios básicos de inferencia estadística en el ámbito de la bioestadística.
Capacidad para reconocer los principales diseños experimentales habituales en bioestadística y saber cómo analizarlos.
Capacidad para utilizar los principales métodos de regresión adecuados a diferentes tipos de datos, saber ajustar los modelos apropiados cómo evaluar la bondad del ajuste.
Capacidad para utilizar los principales métodos de análisis multivariante y de minería de datos, así como sus aplicaciones biológicas.
Capacidad para conocer las principales bases de datos biológicas públicas y saber cómo explotar la información.
Capacidad para manejar, gestionar, interpretar y analizar grandes volúmenes de datos usando software estadístico adecuado, como el lenguaje estadístico R.
Capacidad para entender y aplicar métodos de investigación de estadística y aprendizaje automático (machine learning) en el contexto de la bioinformática.
Capacidad para conocer los principales métodos de análisis de supervivencia, así como sus aplicaciones potenciales a entornos bioestadísticos caracterizados por la existencia de observaciones censuradas.
Capacidad para hacer un uso avanzado de las herramientas de software estadístico adecuadas para los distintos problemas de modelización y análisis de datos.

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