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

Objetivos

El principal objetivo del máster universitario de Bioinformática y Bioestadística es proporcionar una formación adaptada a las necesidades actuales, con contenidos equilibrados de bioinformática y bioestadística. A partir de este objetivo general, se definen una serie de objetivos concretos:

  • 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.
  • Dotar al estudiante de las habilidades de aprendizaje que le permitan seguir su formación de manera autónoma.
  • Desarrollar la capacidad de adaptarse a entornos nuevos y TIC emergentes actualizando las competencias profesionales.
Perfiles

El máster universitario de Bioinformática y Bioestadística se dirige principalmente a 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.

Según la titulación del estudiante, y con el objetivo final de que pueda superar con éxito el máster, se podría recomendar, en casos excepcionales, la realización de complementos formativos de forma previa o simultánea al máster. Esta recomendación la hará el tutor después de evaluar de forma personalizada las competencias previas de cada estudiante.

Competencias

 

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.

Competencias transversales

  • Capacidad de iniciativa, de automotivación y para trabajar de forma independiente.
  • Capacidad para la comunicación oral y escrita en 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 específicas

  • 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.
  • Capacidad para hacer un uso avanzado de las aplicaciones informáticas más frecuentes en bioinformática y bioestadística.
  • Capacidad para analizar un problema de bioinformática y ser capaz de identificar y definir los requerimientos informáticos y estadísticos apropiados para resolverlo.
  • Capacidad para utilizar algoritmos de alineación de secuencias y de generación de árboles evolutivos, así como métodos de secuenciación y predicción.
  • Capacidad para aplicar las técnicas experimentales para resolver el problema de detección de estructura de proteínas y los métodos de predicción de estructura.
  • Capacidad para analizar los principales tipos de datos que se derivan de las tecnologías ómicas (por ejemplo, datos de microarrays y de ultrasecuenciación) y para interpretar biológicamente los resultados.
  • Capacidad para actuar con los principios éticos y legales relacionados con el desarrollo de productos y el ámbito empresarial de la bioinformática y la bioestadística.
  • Capacidad para realizar un proyecto que integre conocimientos y habilidades propios del ámbito de la bioinformática y la bioestadística; y capacidad para presentar y defender dicho proyecto ante un grupo de expertos o tribunal.

Competencias propias de la UOC

  • Uso y aplicación de las TIC en el ámbito académico y profesional.
  • Capacidad de comunicación en una lengua extranjera (inglés).

Próxima matrícula:
noviembre 2020

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