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bioinformática

Máster en Bioestadística y Bioinformática

Próxima convocatoria
Septiembre 2021
Matrícula abierta
Plazas limitadas
Icono 1500 horas

1500 horas

Icono prácticas en empresa

Prácticas en empresa

Icono ONline

Online

Icono doble titulación

Doble titulación

60 ECTS

60 ECTS

Icono empleabilidad

Plan de
empleabilidad

Este Máster en Bioestadística y Bioinformática te prepara para aplicar y desarrollar nuevas técnicas computacionales en la investigación biomédica y para trabajar en empresas del sector biotecnológico y entornos hospitalarios.

 

Nuestro Máster online en Bioestadística y Bioinformática te enseñará como aplicar herramientas informáticas para almacenar, organizar, analizar e interpretar enormes volúmenes de datos con el fin de extraer el máximo conocimiento de ellos y aplicarlo a la resolución de problemas biológicos y biomédicos.

 

Con este máster te adentrarás en un sector en pleno auge y con una elevada demanda de perfiles profesionales.

Características

Material de estudio audiovisual

Material de estudio audiovisual

Actividades prácticas

Durante tu travesía, realizarás alrededor de dos actividades prácticas semanales, que serán revisadas y evaluadas por tus profesores especialistas.

Material complementario

Resúmenes de las clases, artículos para estar al día… Tendrás todo lo necesario para avanzar en tu viaje.

Inglés

Incluimos un curso de inglés para que puedas obtener los certificados de Oxford o Cambridge. Sea cual sea tu destino, estarás preparado.

Masterclass

Aprenderás de renombrados expertos del sector gracias a nuestras masterclass, que podrás ver las veces que quieras.

Trabajo de Fin de Máster

Al final de tu ruta, realizarás un trabajo de investigación dirigido por uno de nuestros profesores sobre un tema de tu interés.

Equipo docente

Tus profesores te abrirán las puertas de una formación en Bioestadística y Bioinformática orientada a la empleabilidad a través de la especialización:

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Sara López Pérez

Doctora en biociencias moleculares

Doctora en Biociencias Moleculares, Licenciada en Biotecnología y con un Máster en Biomedicina Molecular, Sara ha centrado su trayectoria profesional en la docencia, así como en la investigación en los campos de la Bioinformática y la Biología Molecular.

cristian rodríguez
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Cristian Rodríguez Mortera

Graduado en informática

Graduado en Ingeniería Informática y Técnico superior en Administracción y Gestión de Sistemas Informáticos. Cuenta además con amplia formación y certificaciones en diferentes lenguajes de programación, desarrollo de aplicaciones móviles y software de análisis de datos. Posee amplia experiencia en desarrollo de tecnología informática y también como formador.

Beatriz-Nespereira-fondo-blanco
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Beatriz Nespereira

Doctora en Bioquímica

Doctora en Bioquímica y directora de CEMP, dispone de una amplia experiencia como investigadora y gestora de proyectos de investigación. Dedicada al mundo de la docencia desde hace años, ha sido galardonada con el Premio del jurado Mejor Profesora de Máster de la Asociación Española de Escuelas de Negocios 2017.

Andrés Crespo
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Andrés Crespo

Doctor en Biología Molecular

Doctor en Biología Molecular, licenciado en Biología. Trabaja como investigador en el King’s College (Londres, UK). Ha participado en numerosos proyectos de investigación biomédicos en diferentes especialidades, como fisiología, farmacología aplicada y anatomía entre otras.

Rosalía Peteiro
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Rosalía Peteiro

Biotecnóloga

Graduada en Biotecnología, máster en Farmacología y especializada en Biología Molecular y Genética Médica, cuenta con amplia experiencia en la industria biotecnológica. Actualmente, desarrolla su carrera en el área de laboratorio de Health in Code, una empresa especializada en el diagnóstico genético en enfermedades cardiovasculares y en la interpretación de los resultados genéticos.

Tu recorrido en CEMP

Desde la primera etapa de tu viaje hasta la última, estaremos a tu lado para que saques el máximo partido a tu formación.

Matrícula y preparación

En cuanto de hayas matriculado, tendrás acceso a la plataforma virtual, a cursos de inglés adaptados a tu nivel y recibirás el libro de apoyo. También comenzaremos con tu plan de empleabilidad. ¡Vamos que nos vamos!

Vídeos y clases telepresenciales

Más de 100 horas de vídeos, resúmenes en pdf y clases en directo de tu equipo docente.

Ejercicios y cuestionarios

Irás poniendo a prueba tus conocimientos para avanzar con paso firme hacia tu destino.

Trabajo fin de máster

Realizarás un trabajo de investigación bibliográfica sobre un tema de tu interés.

Prácticas

¡Manos a la obra! De 60 a 300 horas de prácticas en empresas.

Titulación CEMP/UCAM

¡Has llegado a tu destino! Ya tienes tu título propio de CEMP y la acreditación universitaria de la UCAM*. Es hora de encarar nuevos retos… ¡y nuevas aventuras!

*consulta condiciones de acreditación.

¡Quiero mi título CEMP! ¡Quiero mi título!

Asignaturas del Máster en Bioestadística y Bioinformática

A medida que avanza tu viaje, irás descubriendo los distintos módulos, que te ayudarán, paso a paso, a llegar a tu destino final:

Módulo 1. Bioquímica y Biología Molecular

1. La célula: estructura.

2. Componentes de las células: (visión general) + glúcidos.

3. Lípidos.

4. Péptidos.

5. ADN.

6. ARN.

7. Cromosomas.

8. Genes y genoma.

9. Estudio de los cromosomas.

10. Mutaciones y polimorfismos.

11. División celular.

12. Dogma central de la biología molecular.

13. Replicación y reparación del ADN.

14. Transcripción.

15. Traducción.

16. Control de la expresión genética en procariotas.

17. Control de la expresión genética en eucariotas I.

18. Control de la expresión genética en eucariotas II.

19. Epigenética.

20. PCR.

21. Tecnología del ADN recombinante.

22. Secuenciación

23. Hibridación de ácidos nucleicos: arrays.

24. Movilidad de la célula y transporte.

25. Proteínas de membrana.

26. Espectrometría de masas.

27. Cristalografía de rayos X.

28. Predicción de estructura de proteínas.

29. Inmunología básica.

30. Virus: estructura y función

Módulo 2: Bioestadística y R

1. Fundamentos del análisis descriptivo de datos unidimensionales.

2. Introducción a R y RSTUDIO.

3. Fundamentos de cálculo de ProbabilidadesI.

4. Fundamentos de cálculo de Probabilidades II.

5. Variables aleatorias discretas.

6. Variables aleatorias continuas.

7. Distribuciones notables discretas.

8. Práctica de R- Principales Objetos de R.

9. Distribuciones notables continuas.

10. Elementos básicos de un vector aleatorio.

11. Práctica con R. Representación y simulación de variables aleatorias con R.

12. Vector de medias y matriz de covarianzas.

13. Estimación de los parámetros de una población.

14. Intervalo de confianza para una proporción.

15. Intervalo de confianza en distribuciones normales.

16. Contraste de hipótesis para una proporción.

17. Contraste de hipótesis para una población normal.

18. Comparación de poblaciones.

19. Práctica de R. Contraste de hipótesis en R.

20. El método de máxima verosimilitud.

21. El método de máxima verosimilitud para la estimación de parámetros. Estimando la media y la varianza de una muestra procedente de una distribución normal mediante el método de máxima verosimilitud.

22. El modelo de regresión lineal simple. Estimación de los parámetros por mínimos cuadrados.

23. Propiedades de los estimadores. Contrastes de hipótesis sobre los parámetros. Predicción.

24. El modelo de regresión lineal múltiple. Estimación de los parámetros por mínimos cuadrados. Propiedades de los estimadores. Contrastes de hipótesis sobre los parámetros. Predicción. Diagnosis del modelo.

25. Ajuste de modelos de regresión lineal (regresión simple y regresión múltiple) con R. Predicción de modelos de regresión lineal con R. Ajuste de modelos polinómicos con R.

26. El modelo de análisis de la varianza (ANOVA). El test F.

27. Support vector machines para regresión.

28. Redes neuronales para regresión.

29. Métodos de selección de variables para regresión. Tipos de métodos de selección de variables. Métodos de filtrado. La correlación. La ganancia de información. El test de Chi Cuadrado.

30. Métodos de extracción de variables para regresión. El análisis de componentes principales (PCA).

31. Métodos de selección y extracción de variables en R.

32. Construcción rigurosa de un modelo de regresión. Conjuntos de en- trenamiento y de test. Medidas para la capacidad predictiva de un modelo de regresión. El error cuadrático medio. Comparación de modelos de regresión.

Módulo 3. Python

1. Python el nuevo desconocido.

2. Características básicas del lenguaje.

3. Programación orientada a objetos y excepciones.

4. Manipulación de datos.

Módulo 4. Bacteriología

1. Introducción a las ómicas: aplicación.

2. Bases de datos para el análisis e interpretación de datos ómicos.

3. Computación de datos de alto rendimiento (HTS).

4. Introducción a la ultrasecuenciación (Nex-generation sequencing NGS).

5. Transciptomía.

6. Análisis de datos microrrays.

7. Análisis de datos RNA-seq.

8. Análisis supervisado: Expresión diferencial.

9. Interpretación de datos de expresión.

10. Análisis de datos de exomas (WES).

11. Las otras ómicas.

12. Análisis terciario en ómicas.

13. R: Integración, creación y análisis de herramientas basadas en R para análisis ómico.

La ruta hacia tu futuro

¿Por qué estudiar el Máster en Bioestadística y Bioinformática? Porque además de contar con profesores de prestigio y un plan de estudios orientado a no perder nunca el Norte, podemos presumir de acompañar a nuestros alumnos hasta sus metas profesionales. Te contamos más sobre nuestro plan de empleabilidad del que empezarás a disfrutar desde el momento de tu matrícula.