Máster en Bioestadística Aplicada a las Ciencias de la Salud

Master

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Descripción

  • Tipología

    Master

  • Metodología

    Online

  • Horas lectivas

    1500h

  • Duración

    1 Año

En el contexto actual, donde la ciencia de datos y la bioestadística son esenciales para la investigación y la toma de decisiones en salud, surge la necesidad de profesionales altamente capacitados/as. El Máster en Bioestadística Aplicada a las Ciencias de la Salud ofrece una formación integral que combina estadística avanzada, programación con R, epidemiología y bioinformática, adaptada a las demandas del sector sanitario. Nuestro máster está impartido por un equipo multidisciplinar y, con su modalidad online, proporciona flexibilidad para profesionales en activo. Elegirnos garantiza una educación de calidad, actualizada con las últimas tendencias y tecnologías, permitiendo al alumnado destacar en el mercado laboral y contribuir significativamente a la mejora de la salud pública.

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A tener en cuenta

· Dominar técnicas avanzadas de estadística aplicada a las ciencias de la salud.
· Desarrollar habilidades en programación estadística utilizando R.
· Analizar y diseñar estudios epidemiológicos robustos.
· Implementar métodos de bioinformática para el análisis de datos biológicos.
· Aplicar herramientas de visualización de datos para la toma de decisiones clínicas.
· Evaluar y gestionar proyectos de investigación en ciencias de la salud.
· Fortalecer competencias comunicativas y sociales en el ámbito sanitario.

Este Máster en Bioestadística Aplicada a las Ciencias de la Salud está dirigido a profesionales de la salud, biociencias, estadística y áreas afines que buscan especializarse en el análisis de datos y la investigación aplicada. Es ideal para quienes desean mejorar sus competencias técnicas y metodológicas para enfrentar los desafíos del sector sanitario.

Título de Máster en Bioestadística Aplicada a las Ciencias de la Salud certificado por CEUPE

Este Máster en Bioestadística Aplicada a las Ciencias de la Salud te prepara para desempeñarte como especialista en análisis de datos biomédicos, investigación clínica y epidemiológica. Adquirirás competencias en programación con R, diseño y gestión de estudios epidemiológicos, y bioinformática, lo que te permitirá realizar investigaciones rigurosas y aportar soluciones basadas en datos al sector de la salud.

Las salidas profesionales de este Máster en Bioestadística Aplicada a las Ciencias de la Salud son las de analista de datos biomédicos, investigación clínica, especialista en epidemiología, profesional en bioinformática, gestión de proyectos de salud pública y analista en instituciones sanitarias y farmacéuticas. Además, podrás desempeñarte en centros de investigación.

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Opiniones

Logros de este Centro

2016
2015

Todos los cursos están actualizados

La valoración media es superior a 3,7

Más de 50 opiniones en los últimos 12 meses

Este centro lleva 14 años en Emagister.

Materias

  • Estadística
  • Epidemiología
  • Ciencias de la salud
  • Biología molecular
  • Proteínas
  • Bioinformática
  • Investigación en salud
  • Bioestadística
  • ADN

Temario

MÓDULO 1. ESTADÍSTICA AVANZADA EN CIENCIAS DE LA SALUD

  • Unidad didáctica 1. Introducción a la estadística en las ciencias de la salud

  • Unidad didáctica 2. Tipos de datos en las ciencias de la salud

  • Unidad didáctica 3. Estadística descriptiva en las ciencias de la salud

  • Unidad didáctica 4. Probabilidad y distribuciones de probabilidad

  • Unidad didáctica 5. Inferencia estadística en las ciencias de la salud

  • Unidad didáctica 6. Análisis de datos en las ciencias de la salud

  • Unidad didáctica 7. Diseño y análisis de estudios en las ciencias de la salud

  • Unidad didáctica 8. Análisis de supervivencia y modelos de riesgo en salud

  • Unidad didáctica 9. Aplicaciones de la estadística en la toma de decisiones clínicas

MÓDULO 2. PROGRAMACIÓN ESTADÍSTICA Y VISUALIZACIÓN DE DATOS CON R

  • Unidad didáctica 1. Introducción a la ciencia de datos

  • Unidad didáctica 2. Bases de datos relacionales

  • Unidad didáctica 3. R como herramienta para big data

  • Unidad didáctica 4. Ggplot2 como librería para visualización de datos en r

  • Unidad didáctica 5. Ejes

  • Unidad didáctica 6. Títulos

  • Unidad didáctica 7. Leyendas

  • Unidad didáctica 8. Fondos y líneas de cuadrícula

  • Unidad didáctica 9. Márgenes

MÓDULO 3. EPIDEMIOLOGÍA

  • Unidad didáctica 1. Definición y evolución de la salud pública

  • Unidad didáctica 2. Bases de epidemiología i

  • Unidad didáctica 3. Bases de epidemiología ii

  • Unidad didáctica 4. Epidemiología en patologías infecciosas

  • Unidad didáctica 5. Epidemiología de las enfermedades cardiovasculares

  • Unidad didáctica 6. Epidemiología asociada al cáncer

  • Unidad didáctica 7. Epidemiología asociada a la obesidad

  • Unidad didáctica 8. Epidemiología asociada a la diabetes

  • Unidad didáctica 9. Epidemiología de las enfermedades respiratorias

  • Unidad didáctica 10. Epidemiología asociada a las enfermedades de transmisión sexual

  • Unidad didáctica 11. Introducción a la salud medioambiental

  • Unidad didáctica 12. Educación para la salud

MÓDULO 4. INVESTIGACIÓN EN LAS CIENCIAS DE LA SALUD

  • Unidad didáctica 1. La investigación en las ciencias de la salud

  • Unidad didáctica 2. Ensayos clínicos

  • Unidad didáctica 3. Recogida de datos

  • Unidad didáctica 4. Estadística básica con spss

  • Unidad didáctica 5. Estadística descriptiva

  • Unidad didáctica 6. Elaboración y difusión de artículos científicos

  • Unidad didáctica 7. Proyecto de investigación

MÓDULO 5. METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN

  • Unidad didáctica 1. Fundamentos de la investigación

  • Unidad didáctica 2. El problema de investigación

  • Unidad didáctica 3. Técnicas e instrumentos de investigación

  • Unidad didáctica 4. La investigación cuantitativa

  • Unidad didáctica 5. La investigación cualitativa

  • Unidad didáctica 6. La investigación-acción

  • Unidad didáctica 7. La investigación evaluativa

  • Unidad didáctica 8. La investigación en ciencias sociales

  • Unidad didáctica 9. Intervención y evaluación de programas socioeducativos

MÓDULO 6. BIOINFORMÁTICA APLICADA A INVESTIGACIÓN EN BIOLOGÍA

  • Unidad didáctica 1. Introducción a la biología computacional y la bioinformática

  • Unidad didáctica 2. Herramientas del ncbi para el análisis de secuencias

  • Unidad didáctica 3. Herramientas bioinformáticas para el análisis de datos ómicos

  • Unidad didáctica 4. Análisis de geles y chips

  • Unidad didáctica 5. Bioinformática estructural de proteínas

  • Unidad didáctica 6. Uso de excel para análisis estadísticos

  • Unidad didáctica 7. Estadística en ecología mediante past

MÓDULO 7. HABILIDADES SOCIALES Y COMUNICATIVAS EN PROFESIONALES DE LA SALUD

  • Unidad didáctica 1. Habilidades sociales y comunicación no verbal

  • Unidad didáctica 2. Nociones psicológicas básicas

  • Unidad didáctica 3. Comunicación interpersonal en el contexto sanitario

  • Unidad didáctica 4. La comunicación oral en el contexto sanitario

  • Unidad didáctica 5. La importancia del lenguaje corporal en el ámbito sanitario

  • Unidad didáctica 6. Comunicación vertical y horizontal en el ámbito sanitario

  • Unidad didáctica 7. Manejo de la agresión en los entornos sanitarios

MÓDULO 8. BIOLOGÍA MOLECULAR Y BIOINFORMÁTICA

  • Unidad didáctica 1. Cultivos celulares

  • Unidad didáctica 2. Generalidades de las proteínas

  • Unidad didáctica 3. Técnicas proteómicas: un enfoque actual

  • Unidad didáctica 4. Ácidos nucleicos: las instrucciones de la célula

  • Unidad didáctica 5. Desde la pcr a la actualidad: técnicas en genómica funcional

  • Unidad didáctica 6. Enzimas de restricción y clonación del adn

  • Unidad didáctica 7. Marcadores moleculares e hibridación del adn

  • Unidad didáctica 8. Secuenciación de adn

  • Unidad didáctica 9. Epigenética

  • Unidad didáctica 10. Bioinformática: programas y bases de datos para la identificación y el modelado de genes

  • Unidad didáctica 11. Aplicar la bioinformática en el análisis de secuencia y genomas

  • Unidad didáctica 12. Aplicar la bioinformática para predecir la estructura de proteínas y análisis de datos de genómica estructural

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