El título tiene como propósito principal ofrecer a los estudiantes una formación de último nivel, muy especializada, tanto a nivel teórico como aplicado, para afrontar eficazmente la creciente demanda de perfiles de informáticos especializados en la gestión y análisis de datos clínicos y con capacidad de generar modelos computacionales. Objetivos formativos: - Aportar un conocimiento detallado de los fundamentos matemáticos y estadísticos de los modelos que se utilizan comúnmente en el campo de la ciencia de datos médicos. - Formar a los estudiantes en las herramientas de programación de última generación utilizadas en ciencia de datos, especialmente en aquellos empleados en técnicas ómicas. - Proporcionar a los estudiantes los conocimientos, habilidades y competencias específicas para comprender y diseñar algoritmos de aprendizaje automático (Machine Learning) y de aprendizaje profundo (Deep Learning, redes neuronales). - Ser capaces de entender las tecnologías y herramientas existentes para la adquisición, almacenamiento y procesamiento de datos masivos en plataformas de salud. - Conocer las principales aplicaciones clínicas donde se están aplicando estas técnicas de ciencia e ingeniería de datos, con el objetivo de entender las necesidades de base y poder aportar un valor añadido a este proceso. - Ser capaces de modelar sistemas biológicos de forma computacional para la obtención de predicciones e inferencias a nivel teórico.