Máster universitario de Bioinformática y Bioestadística (interuniversitario: UOC, UB)
Objetivos, perfiles y competencias
Formamos especialistas en el uso de la tecnología para el análisis de datos biológicos y médicos.
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.
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 generales
- Competencias transversales
- Competencias específicas
- Competencias propias de la UOC
- 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.
- 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.
- Capacidad para actuar de manera honesta, ética, sostenible, socialmente responsable y respetuosa con los derechos humanos y la diversidad, tanto en la práctica académica como en la profesional, y diseñar soluciones para la mejora de estas prácticas.
- 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 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).
Acreditación de calidad AQU
Agència per a la Qualitat del Sistema Universitari de Catalunya
La UOC, cuarta mejor universidad de España según el Young University Rankings del Times Higher Education
Pago
fraccionado
Puedes fraccionar en cuotas el pago de tu grado o máster universitario.
Infórmate
Avalada por las graduadas y graduados
Un 84% volvería a elegir la UOC.
Un 90% estudia y trabaja.
Premiada a nivel internacional
Reconocimientos a su trayectoria, calidad, innovación y excelencia.
87.000 estudiantes
104.501 graduados y graduadas
6.344 docentes
Sesión informativa del máster
Vídeo de bienvenida
El momento de ser #eltúquequieresser es SIEMPRE
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