Especialización en Uso de Linux y Programación con Lenguaje R para Oncología

Especialidad

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Descripción

  • Tipología

    Especialidad

  • Metodología

    En línea

  • Horas lectivas

    475h

  • Duración

    6 Meses

  • Inicio

    Fechas disponibles

  • Campus virtual

  • Clases virtuales

TECH - Universidad Tecnológica

El concepto de Genómica o de Precisión o de precisión no es completamente nuevo; los médicos han estado utilizando el tipo de sangre para adaptar las transfusiones de sangre durante más de un siglo. Lo que hoy es diferente es el rápido crecimiento de los datos genómicos que se pueden recopilar de forma rápida y barata del paciente y de la comunidad en general, y el potencial para obtener información a partir del intercambio de esos datos

Precisiones importantes

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  • 216experto-uso-linux-programacionn-lenguaje.pdf

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Acerca de este curso

Objetivo general

Š 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

Objetivos específicos

Módulo 1. Empleo de Unix y Linux en bioinformática
Š Aprender sobre el sistema operativo Linux, el cual es actualmente fundamental en el mundo científico tanto para la interpretación de los datos biológicos procedentes de la secuenciación como lo deberá ser para la minería de textos médicos cuando se manejan datos a gran escala

Módulo 2. Análisis de datos en proyectos de big data: lenguaje de programación R
Š Discutir cómo la adopción de la secuenciación de próxima generación (NGS) en un contexto de diagnóstico plantea numerosas preguntas con respecto a la identificación y los informes de variantes en genes secundarios para la patología
del paciente

Módulo 3. Análisis estadístico en R
Š Describir las técnicas estadísticas más apropiadas como alternativa cuando los datos no se ajustan a los supuestos requeridos por el enfoque estándar
Š Aprender los conceptos básicos para realizar investigaciones reproducibles mediante el uso de scripts R para analizar datos

El programa en Uso de Linux y Programación con Lenguaje R para Oncología 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 Experto Universitario en Uso de Linux y Programación con Lenguaje R para Oncología contiene el programa científico más completo y actualizado del mercado

Tras la superación de la evaluación, el alumno recibirá por correo postal* con acuse de recibo su correspondiente título de Experto Universitario emitido por 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: Experto Universitario en Uso de Linux y Programación con
Lenguaje R para Oncología
ECTS: 19
N.º Horas Oficiales: 475 h.

Nuestra escuela es la primera en el mundo que combina el estudio de casos clínicos con un sistema de aprendizaje 100% online basado en la reiteración, que combina 8 elementos diferentes que suponen una evolución con respecto al simple estudio y análisis de casos. Esta metodología, a la vanguardia pedagógica mundial, se denomina Relearning.

Nuestra escuela es la primera en habla hispana licenciada para emplear este exitoso método, habiendo conseguido en 2015 mejorar los niveles de satisfacción global (calidad docente, calidad de los materiales, estructura del curso, objetivos…) de los médicos que finalizan los cursos con respecto a los indicadores de la mejor universidad online en habla hispana.

Recibida su solicitud, un responsable académico del curso le llamará para explicarle todos los detalles del programa, así como el método de inscripción, facilidades de pago y plazos de matrícula.

En primer lugar, necesitas un ordenador (PC o Macintosh), conexión a internet y una cuenta de correo electrónico. Para poder realizar los cursos integramente ON-LINE dispone de las siguientes opciones: Flash - Instalando Flash Player 10 o posterior (http://www.adobe.com/go/getflash), en alguno de los siguientes navegadores web: - Windows: Internet Explorer 6 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome, Opera 9.5 y posteriores - Mac: Safari 3 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome - Linux: Firefox 1.x y posteriores HTML5 - Instalando alguno de los navegadores web: - Google 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.

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Materias

  • Instalación
  • Linux
  • Oncología
  • Otros
  • Programacion
  • Bioinformática
  • Tac
  • Rutas absolutas y relativas
  • Redirección STDERR
  • Pipelines
  • Editor de textos vi

Profesores

Martin Krallinger

Martin Krallinger

Jefe de la unidad de minería de textos

Jefe de la unidad de minería de textos del Centro Nacional de Investigación del Cáncer (CNIO) Ha completado el proceso de selección para optar al jefe de la unidad de minería de textos del Centro de Supercomputación de Barcelona (BSC) Experto en el campo de la minería de textos biomédicos y clínicos y las tecnologías lingüísticas, y ha trabajado en este y otros temas de investigación relacionados desde hace más de diez años, lo que dio lugar a más de 70 publicaciones (más de 45 de ellas correspondientes a publicaciones de JCR) y varios dominios

Mauro Javier  Oruezábal Moreno

Mauro Javier Oruezábal Moreno

Jefe de Servicio de Oncología médica del Hsp. Univ. Rey Juan Carlos

Jefe de Servicio de Oncología médica del Hsp. Univ. Rey Juan Carlos Research Visitors at University of Southampton (2016-actualidad) Máster Univ. en Bioinformática y bioestadística UOC-UB (2016-actualidad) Master en análisis bioinformático por la Univ. Pablo de Olavide (2015-2016) Dr. en Medicina por la Universidad Complutense de Madrid. Calificación Sobresaliente cum laude (2002) Miembro de la Sociedad Española de Oncología Médica y Grupo GECP (Grupo Español de Cáncer de Pulmón) Especialista (MIR) en Oncología médica, Hosp. Univ. San Carlos de Madrid (2000).

Programa académico

Módulo 1. Empleo de unix y linux en bioinformática

1.1. Introducción al sistema operativo Linux

1.1.1. ¿Qué es un sistema operativo?
1.1.2. Los beneficios de usar Linux

1.2. Entorno Linux e Instalación

1.2.1. Distribuciones de Linux?
1.2.2. Instalación de Linux usando una memoria USB
1.2.3. Instalación de Linux utilizando CD-ROM
1.2.4. Instalación de Linux usando una máquina virtual

1.3. La línea de comandos

1.3.1. Introducción
1.3.2. ¿Qué es una línea de comandos?
1.3.3. Trabajar en el terminal
1.3.4. El Shell, Bash

1.4. Navegación básica

1.4.1. Introducción
1.4.2. ¿Cómo conocer la localización actual?
1.4.3. Rutas absolutas y relativas
1.4.4. ¿Cómo movernos en el sistema?

1.5. Manipulación de archivos

1.5.1. Introducción
1.5.2. ¿Cómo construir un directorio?
1.5.3. ¿Cómo mover a un directorio?
1.5.4. ¿Cómo crear un archivo vacio?
1.5.5. Copiar un archivo y directorio
1.5.6. Eliminar un archivo y directorio

1.6. Editor de textos VI

1.6.1. Introducción
1.6.2. ¿Cómo grabar y salir?
1.6.3. ¿Cómo navegar por un archivo en el editor de texto vi?
1.6.4. Borrando el contenido
1.6.5. El comando deshacer

1.7. Comodines

1.7.1. Introducción
1.7.2. ¿Qué son los comodines?
1.7.3. Ejemplos con comodines

1.8. Permisos

1.8.1. Introducción
1.8.2. ¿Cómo ver los permisos de un archivo?
1.8.3. ¿Cómo cambiar los permisos?
1.8.4. Configuración de los permisos
1.8.5. Permisos para directorios
1.8.6. El usuario “Root”

1.9. Filtros.

1.9.1. Introducción
1.9.2. Head
1.9.3. Tail
1.9.4. Sort
1.9.5. nl
1.9.6. wc
1.9.7. Cut
1.9.8. Sed
1.9.9. Uniq
1.9.10. Tac
1.9.11. Otros filtros

1.10. Grep y expresiones regulares

1.10.1. Introducción
1.10.2. eGrep
1.10.3. Expresiones regulares
1.10.4. Algunos ejemplos

1.11. Pipelines y redirección.

1.11.1. Introducción
1.11.2. Redirección a un archivo
1.11.3. Grabar a un archivo
1.11.4. Redirección desde un archivo
1.11.5. Redirección STDERR
1.11.6. Pipelines

1.12. Manejo de procesos

1.12.1. Introducción
1.12.2. Procesos activos
1.12.3. Cerrar un proceso corrupto
1.12.4. Trabajos de primer plano y de fondo

1.13. Bash

1.13.1. Introducción
1.13.2. Puntos importantes
1.13.3. ¿Por qué el ./ ?
1.13.4. Variables
1.13.5. Las declaraciones

Módulo 2. Análisis de datos en proyectos de Big Data: Lenguaje de Programación R

2.1. Introducción al lenguaje de Programación R

2.1.1. ¿Qué es R?
2.1.2. Instalación de R y el interfaz gráfico de R
2.1.3. Paquetes

2.1.3.1. Paquetes estándar
2.1.3.2. Paquetes aportados y CRAN

2.2. Características básicas de R

2.2.1. El entorno R
2.2.2. Software y documentación relacionados
2.2.3. R y estadísticas
2.2.4. R y el sistema de ventanas
2.2.5. Usando R interactivamente
2.2.6. Una sesión introductoria
2.2.7. Obtención de ayuda con funciones y características
2.2.8. Comandos R, sensibilidad a mayúsculas, etc
2.2.9. Recuperación y corrección de comandos anteriores
2.2.10. Ejecutar comandos o desviar la salida a un archivo
2.2.11. Permanencia de datos y eliminación de objetos

2.3. Tipos de objetos de R

2.3.1. Manipulaciones simples; números y vectores

2.3.1.1. Vectores y asignación
2.3.1.2. Aritmética de vectores
2.3.1.3. Generando secuencias regulares
2.3.1.4. Vectores lógicos
2.3.1.5. Valores perdidos
2.3.1.6. Vectores de caracteres
2.3.1.7. Vectores de índice

2.3.1.7.1. Selección y modificación de subconjuntos de un conjunto de datos

2.3.1.8. Otros tipos de objetos

2.3.2. Objetos, sus modos y atributos

2.3.2.1. Atributos intrínsecos: modo y longitud
2.3.2.2. Cambiar la longitud de un objeto
2.3.2.3. Obtención y configuración de atributos
2.3.2.4. La clase de un objeto

2.3.3. Factores ordenados y desordenados.

2.3.3.1. Un ejemplo específico
2.3.3.2. La función tapply () y matrices desiguales
2.3.3.3. Factores ordenados

2.3.4. Matrices

2.3.4.1. Matrices
2.3.4.2. Indización de matrices. Subsecciones de una matriz
2.3.4.3. Matrices de índice
2.3.4.4. La función array ()
2.3.4.5. Aritmética mixta de vectores y matrices. La regla de reciclaje
2.3.4.6. El producto exterior de dos matrices
2.3.4.7. Transposición generalizada de una matriz
2.3.4.8. Multiplicación de matrices
2.3.4.9. Valores propios y vectores propios
2.3.4.10. Descomposición de valores singulares y determinantes
2.3.4.11. Formando matrices particionadas, cbind () y rbind ()
2.3.4.12. La función de concatenación, c (), con matrices

2.3.5. Tablas de frecuencia de factores
2.3.6. Listas

2.3.6.1. Construyendo y modificando listas
2.3.6.2. Listas de concatenación

2.3.7. Dataframes.

2.3.7.1. ¿Cómo crear DataFrames?
2.3.7.2. Adjuntar () y separar ()
2.3.7.3. Trabajando con Dataframes

2.4. Lectura y escritura de datos.

2.4.1. La función read.table ()
2.4.2. La función scan ()
2.4.3. Acceso a los conjuntos de datos incorporados
2.4.4. Cargando datos de otros paquetes R
2.4.5. Edición de datos

2.5. Agrupación, bucles y ejecución condicional

2.5.1. Expresiones agrupadas
2.5.2. Declaraciones de control

2.5.2.1. Ejecución condicional: sentencias if
2.5.2.2. Ejecución repetitiva: para bucles, repetición y tiempo

2.6. Escribiendo tus propias funciones.

2.6.1. Ejemplos simples
2.6.2. Definiendo nuevos operadores binarios
2.6.3. Argumentos con nombre y valores por defecto
2.6.4. El argumento “...”
2.6.5. Asignaciones dentro de funciones

Módulo 3. Análisis estadístico en R

3.1. Distribuciones de probabilidad discretas
3.2. Distribuciones de probabiidad contínuas
3.3. Introducción a la inferencia y muestreo (estimación puntual)
3.4. Intervalos de confianza
3.5. Contrastes de hipótesis
3.6. ANOVA de un factor
3.7. Bondad de ajuste (test de chi cuadrado)
3.8. Paquete Fitdist
3.9. Introducción a estadística multivariante

Módulo 4. Entorno gráfico en R

4.1. Procedimientos gráficos

4.1.1. Comandos de trazado de alto nivel

4.1.1.1. La función plot ()
4.1.1.2. Visualización de datos multivariados
4.1.1.3. Gráficos de pantalla
4.1.1.4. Argumentos a funciones de trazado de alto nivel

4.1.2. Comandos de trazado de bajo nivel

4.1.2.1. Anotación matemática
4.1.2.2. Fuentes vectoriales hershey

4.1.3. Interactuando con gráficos
4.1.4. Uso de parámetros gráficos

4.1.4.1. Cambios permanentes: la función par ()
4.1.4.2. Cambios temporales: argumentos a funciones gráficas

4.1.5. Lista de parámetros gráficos

4.1.5.1. Elementos gráficos
4.1.5.2. Ejes y marcas
4.1.5.3. Márgenes de la figura
4.1.5.4. Entorno de figuras múltiples

4.1.6. Estadística descriptiva: representaciones gráficas

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