Experto Universitario en Inteligencia Artificial para el sector Biotecnológico del centro Universidad San Jorge Online - Facultad de Ciencias de la Salud

Programa de Experto Universitario en Inteligencia Artificial para el sector Biotecnológico

Cursos de Universidad San Jorge Online - Facultad de Ciencias de la Salud

Modalidad: Online
Duración 500 horas / 20 ECTS

Descripción

¡No pierdas la oportunidad de crecer y explorar con nosotros!

Este programa aborda el reto del crecimiento exponencial de datos biológicos, ofreciendo formación práctica en análisis y desarrollo de algoritmos aplicados a la biotecnología. A través de técnicas de bioestadística y aprendizaje automático, aprenderás a transformar resultados experimentales en modelos predictivos y prescriptivos útiles para el sector y para proyectos de I+D+i.

A quién va dirigido

La formación está orientada a profesionales licenciados o graduados en Biomedicina, Biotecnología, Bioquímica, Veterinaria, Ingeniería Agrónoma y Tecnología de los Alimentos.

Objetivos

El objetivo del programa es formar a los estudiantes en el uso de inteligencia artificial para analizar procesos biológicos y aplicar las principales herramientas y librerías en biotecnología.

Temario

Analítica de datos biológicos con Python

Introducción a la programación en Python.
Sintaxis y ejecución de scripts.
Librerías especializadas en datos (Pandas).
Visualización de datos (Matplotlib y Seaborn).
Fundamentos de analítica de datos (extracción, tratamiento, carga, modelado y visualización).
Tratamiento de datos masivos o Big Data.
Etapas de un proyecto basado en inteligencia artificial.

Bioestadística con R

Introducción a la programación en R.
Sintaxis y ejecución de scripts.
Estadística descriptiva con R (tratamiento de objetos y visualización con ggplot2).
Distribuciones de probabilidad. Estadística inferencial (contraste de hipótesis, métodos paramétricos y no paramétricos).
Regresión y correlación.

Algoritmos de datos biológicos

Algoritmos, definición y clasificación.
Algoritmos análisis de ADN (alineamiento de secuencias, búsqueda de genes y motivos de unión).
Modelos estocásticos y cadenas de Markov.
Algoritmos basados en inferencia bayesiana.

Aprendizaje automático (Machine Learning) en el sector biotecnológico

Introducción al aprendizaje automático (métodos supervisados y no supervisados, validación y evaluación).
Minería de datos.
Técnicas de regresión y árboles de decisión.
Análisis basado en agrupamientos.
Análisis basado en grafos.
Análisis de componentes principales.

Aplicación de la Inteligencia Artificial a Proyectos Biotecnológicos

Métodos de ensamblado de genomas.
Métodos de análisis estructural (formación de cadenas secundarias de ARN y plegamiento de proteínas).
Análisis filogenético y métodos de construcción de árboles filogenéticos (basados en distancias, máxima parsimonia y máxima verosimilitud).

Titulación obtenida

Cuando la formación haya llegado a su fin, se entregará a cada uno de los participantes un Título Propio emitido por el centro.

Requisitos

Para acceder al programa los aspirantes deben ser profesionales licenciados o graduados en Biomedicina, Biotecnología, Bioquímica, Veterinaria, Ingeniería Agrónoma y Tecnología de los Alimentos. Además, se recomienda contar con nociones básicas de programación, estadística y álgebra lineal.

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