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Bioinformática y Bioestadística (interuniversitario: UOC, UB)

Máster universitario

Objetivos

El principal objetivo del máster es la formación de especialistas en los ámbitos de la bioinformática y la bioestadística que puedan satisfacer la creciente demanda de estos profesionales por parte de empresas, instituciones y universidades.

Perfiles

El máster universitario de Bioinformática y bioestadística está orientado principalmente para perfiles de titulaciones de: 

  • Ingeniería Informática o ingeniería de Telecomunicación (grado, ingeniería, ingeniería técnica).
  • Grado, ingeniería, ingeniería técnica, licenciatura o diplomatura del Área de Ingeniería y Arquitectura.
  • Grado, licenciatura o diplomatura del Área de Ciencias. Por ejemplo, Matemáticas o Estadística.
  • Grado, licenciatura o diplomatura del Área de Ciencias de la Salud. Por ejemplo, Biología, Medicina, Farmacia o Veterinaria.

Para perfiles de titulaciones que lo requieran y con el objetivo de que el estudiante pueda superar con éxito el máster y en caso de que se considere necesario, se recomendará a los estudiantes la realización de complementos formativos de forma previa o simultánea con el máster. Esta recomendación se realizará mediante una tutorización y evaluación personalizada de las competencias previas de cada estudiante.

Competencias

Las competencias que adquieren los estudiantes del máster universitario de Bioinformática y bioestadística son las siguientes:

Competencias generales

  • Capacidad para aplicar conocimientos y resolver problemas en el ámbito de la bioinformática y la bioestadística, tanto en entornos conocidos como en entornos nuevos.
  • Capacidad para la investigación, el desarrollo y la innovación en centros tecnológicos, universidades y empresas en el ámbito de la bioinformática y la bioestadística.
  • Capacidad de búsqueda, gestión y uso de información y recursos en el ámbito de la bioinformática y la bioestadística.

Competencies específicas

  • Comprender las bases moleculares y las técnicas experimentales estándares más comunes en las investigaciones ómicas (genómica, transcriptómica, proteómica, metabolómica, interactómica, etc.).
  • Adquirir conocimiento biológico desde la escala celular hasta la de organismo, con una visión interdisciplinar y especial énfasis en aplicaciones biomédicas.
  • Adquirir 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.
  • Aplicar los principios básicos de inferencia estadística en el ámbito de la bioestadística.
  • Reconocer los principales diseños experimentales habituales en bioestadística y saber cómo analizarlos.
  • Conocer los principales métodos de regresión adecuados a diferentes tipos de datos, saber ajustar los modelos apropiados y saber cómo evaluar la bondad del ajuste.
  • Ser capaz de utilizar los principales métodos de análisis multivariante y de minería de datos, así como sus aplicaciones biológicas.
  • Conocer las principales bases de datos biológicas públicas y saber cómo explotar la información.
  • Adquirir la capacidad de manejar, gestionar, interpretar y analizar grandes volúmenes de datos usando software estadístico adecuado, como el lenguaje estadístico R.
  • Tener la capacidad de entender y aplicar métodos de investigación de estadística y aprendizaje automático (machine learning) en el contexto de la bioinformática
  • Conocer los principales métodos de análisis de supervivencia, así como sus aplicaciones potenciales a entornos bioestadísticos caracterizados por la existencia de observaciones censuradas.
  • Hacer un uso avanzado de las herramientas de software estadístico adecuadas para los distintos problemas de modelización y análisis de datos.
  • Hacer un uso avanzado de las aplicaciones informáticas más frecuentes en bioinformática y bioestadística.
  • Analizar un problema de bioinformática y ser capaz de identificar y definir los requerimientos informáticos y estadísticos apropiados para resolverlo.
  • Saber utilizar algoritmos de alineación de secuencias y de generación de árboles evolutivos, así como métodos de secuenciación y predicción.
  • Aplicar las técnicas experimentales para resolver el problema de detección de estructura de proteínas y los métodos de predicción de estructura.
  • Analizar los principales tipos de datos que se derivan de las tecnologías ómicas (por ejemplo, datos de microarrays y de ultrasecuenciación) y de interpretar biológicamente los resultados.
  • Actuar con los principios éticos y legales relacionados con el desarrollo de productos y el ámbito empresarial de la bioinformática y la bioestadística.
  • Capacidad de realizar un proyecto que integre conocimientos y habilidades propios del ámbito de la bioinformática y/o la bioestadística, y capacidad de presentar y defender dicho proyecto ante un grupo de expertos o tribunal.

Competencias transversales

  • Capacidad de iniciativa, de automotivación y de trabajar de forma independiente
  • Capacidad para la comunicación oral y escrita para la vida académica y profesional.
  • Capacidad para proponer soluciones innovadoras y tomar decisiones.
  • Capacidad para trabajar en equipos multidisciplinares e internacionales.
  • Capacidad para trabajar en equipo.
  • Capacidad para la comprensión, el análisis y la síntesis.
  • Capacidad para el diseño y la gestión de proyectos.

Competencias propias de la UOC

  • El uso y aplicación de las TIC en el ámbito académico y profesional.
  • La comunicación en una lengua extranjera (inglés).

Próxima matrícula:
octubre 2018

Inicio de docencia: febrero

Información de precio y matrícula

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