Ciència de les Dades (Data Science), Aplicaci...

Afegir a favorits
Certificat Superior Universitari

Ciència de les Dades (Data Science), Aplicacions en Biologia i Medicina amb Python i R

Online
14 setmanes
Ciencia de los Datos (Data Science), Aplicaciones en Biología y Medicina con Python y R

Dades bàsiques

Crèdits

9 ECTS

Tipus de curs

Curs

Idioma

Castellà i Anglès

Dates

3/4/2024 - 8/7/2024

Modalitat

Online

Horari

Online. Sessions síncrones: dilluns i dimecres, de 16:00h a 20:00h.
Es tracta d¿un programa que inclou 63 hores síncrones. Assistència obligatòria al 80% de les sessions.

Preu

820

(El preu inclou les taxes administratives de la Universitat de Barcelona)

Matrícula oberta

Hores bonificades

80 h. (Hores per poder realitzar el càlcul de la bonificació a empreses)

Presentació

L’objectiu principal del Curs de Ciència de les Dades (Data Science): Aplicacions en Biologia i Medicina amb Python i R de la Universitat de Barcelona és introduir-te en l'àmbit de la Ciència de les Dades i estudiar les tècniques estadístiques i computacionals més avançades per esdevenir un científic/a de dades (data scientific).

La funció principal d'un científic de dades és extreure informació de conjunts de dades complexos que pugui ser útil per a l'estratègia de recerca en l'àmbit de les ciències biològiques i en medicina, així com per a la presa de decisions empresarial. A mesura que la ciència entra a l'era digital i continua unint-se a la indústria de la tecnologia més àmplia, l'abast de les necessitats de la ciència de dades és cada cop més extens.

Els científics de dades d'aquest espai emergent s'encarreguen amb regularitat d'abordar problemes sofisticats, com ara reduir la càrrega de tasques repetitives en professionals de la biologia, biotecnologia, bioquímica o medicina; desenvolupar plataformes d'anàlisi genòmica d'alt rendiment; identificar nous objectius moleculars per al descobriment de fàrmacs; optimitzar els procediments d'assaigs clínics; analitzar dades mèdiques electròniques per millorar l'atenció al pacient; o preveure la progressió de la malaltia per reduir les taxes de mortalitat.

A causa del ràpid desenvolupament de la recerca biomèdica, els biocientífics han demostrat la necessitat d'adoptar conceptes i eines d'altres àrees, com són l'aprenentatge automàtic, la química computacional, l'enginyeria, la matemàtica, la física o la biodiversitat.

Aquest canvi de paradigma impulsa moltes iniciatives en l'àmbit de la vida, la salut i la informació, entre els quals: la medicina de precisió, l'assistència sanitària basada en el valor, la genòmica o el biomonitoratge. D'altra banda, les diferències en l'àmbit de la vida, la salut i la tecnologia tendeixen a afavorir els científics de dades que en comprenen el domini i els reptes.

Objectius

L'objectiu general del curs de "Ciència de les Dades (Data Science): Aplicacions en Biologia i Medicina amb Python i R" és formar científics de dades en el camp de les biociències, introduint-los en aquest àmbit i formant-los en les darreres tècniques computacionals.

Objectius específics:

  • Formar els estudiants en l'ús del llenguatge R
  • Formar els estudiants en l'ús del llenguatge Python
  • Formar els estudiants en l'ús del sistema operatiu Linux
  • Formar els estudiants en tècniques de ciència de les dades (anàlisi exploratòria, multivariant, machine learning, etc.)
  • Formar els estudiants en l'anàlisi de les dades òmiques (metagenòmiques, metatranscriptòmiques, etc.)
  • Formar els estudiants en el tractament de grans volums de dades (servidors de dades, SQL, bases de dades, supercomputació) en el camp biomèdic

Tres raons per escollir-lo

  • Curs que et dona les eines i recursos per esdevenir un Data Scientist (científic/a de dades) aplicat a l’àmbit de les biociències i la medicina.
  • Formació especialitzada en Data Science (Ciència de les Dades), una tendència actual i amb futur, que cada cop requereix més professionals especialistes.
  •  Curs dissenyat i impartit per un equip multidisciplinari d’experts en l’àmbit de la Data Science i acreditat per la UB.

Acreditació acadèmica

Certificat Superior Universitari per la Universitat de Barcelona.

Curs propi dissenyat segons les directrius de l'Espai Europeu d'Educació Superior i equivalent a 9 crèdits ECTS. 

Programa

1. Llenguatges de programació i dades
1.1. Introducció al Data Science. Sistema operatiu Linux. Administració a Linux
1.2. Llenguatge Python I
1.3. Treball reproduïble (amb gestió fàcil de versions específiques de codi i programes: Gitlab, Renv, i l'ús de Notebooks d'R sobre Posit Workbench)
1.4. Visualització de dades amb Python
SEMINARI: Statistical techniques to assess association of novels genetics variants and complex diseases: CNVassoc R package (1h)
1.5. Servidors de dades i supercomputació (HPC)
1.6. Llenguatge R I
1.7. Llenguatge R II
SEMINARI: Big Behavioural Data analysis. Ciència ciutadana per a la salut pública (1h)

2. Bases de dades i Big Data
2.1. Bases de dades relacionals i no relacionals
2.2. Big Data amb Hadoop i altres eines
SEMINARI: Anàlisi de Big Data amb Tidyverse i Spark: ús en estadística pública (1h)
SEMINARI: Seqüenciació massiva amb amplicons, estudis i aplicacions (1h)
2.3. Aplicacions a mida web (Shiny)

3. Anàlisi estadística i disseny d'experiments
3.1. Estadística descriptiva i exploratòria. Disseny d'experiments
SEMINARI: Arquitectura de dades: High-performance computing a les biociències (1h)
3.2. Anàlisi bayesiana
3.3. Anàlisi multivariant

4. Machine Learning
4.1. Conceptes bàsics de Machine-Learning (ML)
SEMINARI: Metabolomics. Computational Discovery of Volatile Biomarker Fingerprints: Opportunities and Risks (1h)
4.2. Aprenentatge no supervisat (Unsupervised learning: Clustering (k-means i hierarchical clustering). Reducció de la dimensió (Principal Component Analysis)
4.3. Aprenentatge supervisat (Supervised Learning) I: Generative vs discriminative models; Validació de models (bias variance tradeoff i learning curves); SVM; Ensemble methods (Boosting, Bagging i Random Forests)
SEMINARI: Deep Learning aplicat al camp biomèdic (1h)
4.4. Aprenentatge supervisat (Supervised Learning) : Deep learning
4.5. Introduction to Feature Selection Methods: Sequential Searches and Genetic Algorithms
SEMINARI: Anàlisi de dades òmiques: Metabarcoding i metagenome skimming en biomonitorització (1h)
SEMINARI: Anàlisi de dades òmiques: Anàlisi de dades òmiques. Metagenòmica, metatranscrictòmica i RNAseq amb GAIA i AIR (1h)

Destinataris

Professionals del camp de les biociències o de la medicina, com biòlegs, metges, biotecnòlegs, bioquímics, farmacèutics, bioenginyers, etc.

Requisits d’accés:

  • Tenir coneixements mitjans d’estadística, matemàtiques i informàtica (a nivell dels graus universitaris de ciències).
  • Tenir coneixements introductoris de programació (R, Python o d’altres).
  • Tenir coneixements mitjans d’anglès (nivell B de Cambridge).

Cada alumne/a ha de portar el seu ordinador portàtil, preferiblement amb sistemes operatius Windows o Linux per tal de poder seguir les classes del curs.

Sortides professionals

El data scientific és avui un dels perfils més demandats, ja que es tracta d'un perfil professional bastant recent i que encara compta amb un nombre escàs d'especialistes en el mercat.

Algunes sortides laborals són:

  • Analista de dades òmiques (metagenòmics, metatranscriptòmics, etc.)
  • Analista de dades a biologia i medicina
  • Responsable de les dades empresarials i de l'estratègia de formació
  • Analista digital al departament de màrqueting de laboratoris farmacèutics
  • Consultor i gestor de projectes d’R+D en el camp biocientífic (dades mèdiques, etc.)
  • Arquitecte de dades en sistemes de Business Intelligence, encarregat de seleccionar, organitzar i estructurar la informació dins de diverses plataformes de l'empresa.

Professorat

Director

Dr. Antonio Monleón Getino
Doctor en Ciències Biològiques (doctorat en Probabilitat i Estadística). Enginyer Agrícola. Màster en Estadística Aplicada (UOC). Màster en Direcció i Organització d'Empreses (MBA). Postgrau en Big Data i Data Science (UB).

Quadre docent

Dr. Antonio Monleón Getino

Doctor en Ciències Biològiques (doctorat en Probabilitat i Estadística). Enginyer Agrícola. Màster en estadística aplicada (UOC). Màster en Direcció i Organització d'Empreses (MBA). Postgrau en Big Data i Data Science (UB).

Dr. Carlos Crespo Palomo
Doctor en Estadística (UB-UPC).

Sr. Pedro López Cuesta
Enginyer de camins, canals i ports (UPC).

Dr. Francesc Múrria i Farnos
Doctor en Ciències Biològiques.

Sr. Xavier de Pedro
Biòleg. Tècnic superior. Àrea de Drets de la Ciutadania, Transparència i Participació. Ajuntament de Barcelona.

Sr. David Jorquera Abellán
Enginyer informàtic (UB).

Competències

  • Adquirir coneixements del llenguatge R
  • Adquirir coneixements d'anàlisi estadística de dades
  • Adquirir coneixements del llenguatge Phyton
  • Adquirir coneixements de Machine Learning (aprenentatge automàtic)
  • Ciència de les dades aplicada a la biologia i a la medecina
  • Bases de dades i servidors de grans volums de dades en l’àmbit de la biologia i la medicina
  • Coneixement de mètodes estadístics basats en algoritmes avançats
  • Coneixement de les anàlisis òmiques
  • Capacitat per entendre el valor de les dades biològiques i mediques
  • Habilitat d'entendre les mètriques i punts de vista de negoci en aquest àmbit científic de les biociències
  • Formació analítica en el context matemàtic, estadístic i informàtic
  • Comprensió de l'àlgebra lineal i les funcions de diverses variables
  • Curiositat intel·lectual
  • Esperit d'un emprenedor

Descomptes

Amb la voluntat de facilitar-te l’accés a la formació, t’oferim la possibilitat d’aplicar descomptes en el moment de fer la matrícula. Els descomptes poden variar segons el tipus d'estudis o la titulació que vulguis cursar i el nombre de crèdits del programa en el qual et vols matricular, el col·lectiu, i la comunitat a la qual puguis acreditar la condició de beneficiari.

Posa’t en contacte amb nosaltres a través del formulari que trobaràs a la fitxa de la pàgina web i t’informarem àmpliament dels descomptes i facilitats de pagament que posem al teu abast.

COL·LECTIUS AMB DESCOMPTE:

  • Alumnat o exalumnat de la Fundació IL3-UB.
  • Alumni UB amb quota màster.
  • Col·legis, associacions professionals i altres entitats amb conveni de col·laboració.
  • Col·lectius amb descompte matrícula corporativa o entitat col·laboradora.
  • Socis/es de BioInformatics Barcelona (BIB). 10% de descompte.
  • Col·legiats/des del Col·legi de Biòlegs de Catalunya (CBC). 10% de descompte.

A més a més, disposem de descomptes específics i per altres col·lectius. Pots ampliar la informació al següent enllaç

Recorda confirmar, en el moment de validar la teva matrícula, si ets beneficiari d'algun dels nostres descomptes. L’aplicació dels descomptes no té caràcter retroactiu. Per poder beneficiar-te de qualsevol descompte ofert per l’Institut de Formació Contínua de la Universitat de Barcelona hauràs d’acreditar degudament que ets beneficiari abans de l’inici del curs. Si tens qualsevol dubte, no dubtis a consultar amb una de les nostres assessores.

La majoria dels nostres programes (tan presencials com en línia) compleixen els requisits per ser bonificats a través de la Fundació Tripartida. Si desitges més informació per tramitar la bonificació per a la teva empresa, consulta amb la teva assessora en el moment de formalitzar la matrícula.

Condicions:

  • No s'aplicarà cap descompte que no estigui acreditat.
  • Els descomptes no són acumulables.
  • No s'aplicaran descomptes una vegada iniciat el curs.
Sol·licita informació
FUNDACIÓ INSTITUT DE FORMACIÓ CONTÍNUA DE LA UNIVERSITAT DE BARCELONA com responsable del tractament tractarà les teves dades amb la finalitat d'atendre la teva petició. Pots accedir, rectificar i suprimir les teves dades, així com exercir altres drets consultant la informació addicional y detallada a la nostra Política de Privacitat
He llegit i accepto les condicions esmentades a la Política de Privacitat sobre el tractament de les meves dades per gestionar la meva petició sobre el curs de la convocatòria vigent i de futures.
Vull rebre informació respecte d’altres programes, activitats i serveis relacionats.

CONTACTE

IL3-UB. Institut de Formació Contínua

Adreça:

C/ Ciutat de Granada, 131
08018. Barcelona

E-mail: admisiones@il3.ub.edu

+34 93 309 36 54

Dilluns a divendres de 9 a 16h