Postgrado online
Actualmente, hay un crecimiento exponencial de datos biológicos que han superado la capacidad humana de análisis y que requieren del desarrollo de algoritmos para poder interpretarlos e implementarlos en el ámbito de la biotecnología. El curso de Experto Universitario en Inteligencia Artificial para el Sector Biotecnológico engloba los elementos necesarios para llevar a cabo, no solo un análisis minucioso de los datos, sino también el desarrollo de estos algoritmos que permitirán la construcción de soluciones predictivas y prescriptivas. El objetivo es que los estudiantes sean capaces de desarrollar y aplicar técnicas basadas en inteligencia artificial para analizar procesos biológicos, así como utilizar las herramientas y librerías más comunes para su implementación en el ámbito de la biotecnología. A su vez, este curso formará a los alumnos para que sean capaces de aplicar técnicas de bioestadística y algoritmos de análisis de datos biológicos con el fin de evaluar resultados experimentales e introducirlos en modelos basados en aprendizaje automático, que resolverán problemas de interés para el sector biotecnológico. Esta formación no solo está orientada a las necesidades de los profesionales del sector de la biotecnología, sino que puede aplicarse a la investigación de diferentes e innovadoras líneas de I+D+i.
Emagister S.L. (responsable) tratará tus datos personales con la finalidad de gestionar el envío de solicitudes de información y comunicaciones promocionales de formación con tu consentimiento. Ejerce tus derechos de acceso, supresión, rectificación, limitación, portabilidad y otros, según se indica en nuestra política de privacidad.
A quién va dirigido
Este curso está dirigido a profesionales licenciados o graduados en Biomedicina, Biotecnología, Bioquímica, Veterinaria, Ingeniería Agrónoma y Tecnología de los Alimentos.
Requisitos
Se recomienda contar con nociones básicas de programación, estadística y álgebra lineal.
Temario completo de este curso
1. ANALÍTICA DE DATOS BIOLÓGICOS CON PYTHON
2. BIOESTADÍSTICA CON R
3. ALGORITMOS DE DATOS BIOLÓGICOS
4. APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (MACHINE LEARNING) EN EL SECTOR BIOTECNOLÓGICO
5. APLICACIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL A PROYECTOS BIOTECNOLÓGICOS