Máster en Oncología de Precisión: Genómica y Big Data
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Buena disposición por los administrativos, al igual que los profesores, puedo decir que mis clases hasta ahora han sido bastante fáciles de cursar y que gracias a los ejercicios prácticos que se realizan he aprendido mucho más.
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Muy responsables, me ha encantado estudiar en Tech.
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Muy buena e increíble Universidad online. Pude cursar desde casa sin ningun problema a mis tiempo lo que es gratamente insuperable. Recomiendo sin duda Tech.
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Master
Online
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Especialízate en oncología de precisión
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Tipología
Master
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Metodología
Online
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Horas lectivas
1500h
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Duración
1 Año
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Inicio
Fechas a elegir
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Campus online
Sí
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Clases virtuales
Sí
En un mundo en constante evolución, la medicina no se queda atrás. El concepto de oncología genómica o de precisión ha revolucionado el campo de la oncología, y ahora tienes la oportunidad de adentrarte en esta emocionante frontera de la medicina con Emagister y este excelente Máster en Oncología de Precisión: Genómica y Big Data, una formación de primer nivel de TECH -Universidad Tecnologica.
Aunque el uso del tipo de sangre para adaptar las transfusiones de sangre ha sido una práctica común durante más de un siglo, hoy en día estamos viviendo una auténtica revolución tecnológica que ha permitido el rápido crecimiento de los datos genómicos. Ahora podemos recopilar de forma rápida y económica información genómica tanto de los pacientes como de la comunidad en general. Esto nos abre las puertas a un mundo de posibilidades, donde el intercambio de datos puede proporcionarnos información valiosa para comprender y combatir el cáncer de una manera más precisa y efectiva. El Máster es la puerta de entrada a este fascinante campo de la medicina. Con un enfoque interdisciplinario, este programa de estudio te brinda los conocimientos y las habilidades necesarias para dominar los avances más recientes en genómica, bioinformática y análisis de big data aplicados a la oncología.
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Información importante
Documentos
- master-tech-oncologia-precision-genomica.pdf
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
Ser capaz de interpretar con precisión el volumen de información clínica disponible actualmente y asociado a los datos biológicos que se generan tras un análisis bioinformático.
El Máster Título Propio en Oncología de Precisión: Genómica y Big Data está orientado a facilitar la actuación del médico dedicado al tratamiento de la patología oncológica en la que es preciso interpretar con precisión el volumen ingente de
información clínica disponible actualmente y asociarlo a los datos biológicos que se generan tras un análisis bioinformático.
Este Máster Título Propio en Oncología de Precisión: Genómica y Big Data contiene el programa científico más completo y actualizado del mercado.
Tras la superación de la evaluación, el alumno recibirá un título de Máster Propio de TECH Universidad Tecnológica.
Este título propio contribuye de forma relevante al desarrollo de la educación continua del profesional y aporta un alto valor curricular universitario a su formación, y es 100% válido en todas las Oposiciones, Carrera Profesional y Bolsas de Trabajo de cualquier Comunidad Autónoma española.
Título: Máster Título Propio en Oncología de Precisión: Genómica y Big Data
ECTS: 60
Nº Horas Oficiales: 1.500 h.
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Chrome 14 o posterior sobre Windows o Mac - Safari 5.1 o posterior sobre Mac - Mobile Safari sobre Apple iOS 5.0 o posterior en iPad/iPhone Apple iOS - Articulate Mobile Player; Apple iOS 5.0 o posterior en iPad.
Opiniones
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Valoración del curso
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Materias
- Supervivencia
- Interpretación
- Terapia celular
- Cáncer de mama
- Bioinformática
- Radioterapia
- Investigación clínica
- Célula
- Algoritmos
- Presentación
- Papel
- Metodología
- Inmunología
- Control de calidad
- Análisis de datos
- Gráficos
- Genómica
- Cáncer
- Cáncer de pulmón
- Alineación
- Ensayos clínicos
- Inmunoterapia
- Big Data
Profesores
Mauro Javier Oruezábal Moreno
Profesor
Martin Krallinger
Profesor
Temario
- 1.1. Mecanismos moleculares del cáncer
- 1.2. Reprogramación del microambiente tumoral
- 1.3. Inmunología tumoral: bases de la inmunoterapia en cáncer
Módulo 2. Oncología genómica o de precisión
- 2.1. Utilidad del perfil de expresión génica en cáncer
- 2.2. Subtipos moleculares del cáncer de mama
- 2.3. Plataformas genómicas de carácter pronóstico-predictivo en el cáncer de mama
- 2.4. Dianas terapéuticas en cáncer de pulmón no célula pequeña
- 2.5. Clasificación molecular del cáncer de colon
- 2.6. Estudios moleculares en el cáncer gástrico
- 2.7. El GIST como modelo de investigación traslacional: 15 años de experiencia
- 2.8. Biomarcadores moleculares y genómicos en melanoma
- 2.9. Clasificación molecular de los tumores cerebrales
- 2.10. Biomarcadores moleculares y genómicos en melanoma
- 2.11. Inmunoterapia y biomarcadores
Módulo 3. Cambios en la práctica clínica actual y nuevas aplicaciones con la oncología genómica
- 3.1. Biopsias líquidas: ¿moda o futuro?
- 3.2. Papel del Biobanco en la investigación clínica
- 3.3. Ensayos clínicos: nuevos conceptos basados en la medicina de precisión
- 3.4. Incorporación de los marcadores accionables en la práctica clínica
- 3.5. Aplicación de la genómica en la práctica clínica por tipo tumoral
- 3.6. Sistemas de soporte a las decisiones en oncología basados en Inteligencia Artificial
Módulo 4. Empleo de Unix y Linux en bioinformática
- 4.1. Introducción al sistema operativo Linux
- 4.2. Entorno Linux e instalación
- 4.3. La línea de comandos
- 4.4. Navegación básica
- 4.5. Manipulación de archivos
- 4.6. Editor de textos vi
- 4.7. Comodines
- 4.8. Permisos
- 4.9. Filtros
- 4.10. Grep y expresiones regulares
- 4.11. Pipelines y redirección
- 4.12. Manejo de procesos
- 4.13. Bash
Módulo 5. Análisis de datos en proyectos de big data: lenguaje de programación R
- 5.1. Introducción al lenguaje de programación R
- 5.2. Características básicas de R
- 5.3. Tipos de objetos de R
- 5.4. Lectura y escritura de datos
- 5.5. Agrupación, bucles y ejecución condicional
- 5.6. Escribiendo tus propias funciones
Módulo 6. Entorno grafico en R
- 6.1. Procedimientos gráficos
Módulo 7. Análisis estadístico en R
- 7.1. Distribuciones de probabilidades discretas
- 7.2. Distribuciones de probabilidades contínuas
- 7.3. Introducción a la inferencia y muestreo (estimación puntual)
- 7.4. Intervalos de confianza
- 7.5. Contrastes de hipótesis
- 7.6. ANOVA de un factor
- 7.7. Bondad de Ajuste (test de chi-cuadrado)
- 7.8. QPaquete fitdist
Módulo 8. Machine learning para el análisis de big data
- 8.1. Introducción a Machine Learning
- 8.2. Presentación del problema, carga de datos y librerías
- 8.3. Limpieza de datos (NAs, categorías, variables dummy)
- 8.4. Análisis de datos exploratorio (ggplot) + Validación cruzada
- 8.5. Algoritmos de predicción: Regresión Lineal Múltiple, Support Vector Machine, Árboles de
- Regresión, Random Forest...
- 8.6. Algoritmos de clasificación: Regresión Logística, Support Vector Regression, Árboles de
- Clasificación, Random Forest...
- 8.7. Ajuste de los hiper parámetros del algoritmo
- 8.8. Predicción de los datos con los diferentes modelos
- 8.9. Curvas ROC y Matrices de Confusión para evaluar la calidad del modelo
Módulo 9. Minería de datos aplicado a la genómica
- 9.1. Introducción
- 9.2. Inicialización de variables
- 9.3. Limpieza y acondicionado del texto
- 9.4. Generación de la matriz de términos
- 9.5. Descripción de la matriz de términos
- 9.6. Creación de un data frame apto para K-NN
- 9.7. Construcción del modelo de clasificación
- 9.8. Validación del modelo de clasificación
- 9.9. Ejercicio práctico guiado de minería de datos en genómica en cáncer
Módulo 10. Técnicas de extracción de datos genómicos
- 10.1. Introducción al “scraping data”
- 10.2. Importación de archivos de datos de hoja de cálculo almacenados online
- 10.3. Scraping de texto HTML
- 10.4. Scraping los datos de una tabla HTML
- 10.5. Aprovechar las API para scraping de los datos
- 10.6. Extraer la información relevante
- 10.7. Uso del paquete rvest de R
- 10.8. Obtención de datos distribuidos en múltiples páginas
- 10.9. Extracción de datos genómicos de la plataforma “My Cancer Genome”
- 10.10. Extracción de información sobre genes de la base de datos” HGNC HUGO Gene Nomenclature Committee”
- 10.11. Extracción de datos farmacológicos de la base de datos “OncoKB” (Precision Oncology Knowledge Base)
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