Diplomado en Técnicas de Minería y Extracción de Datos en Oncología Genómica

Diplomado

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Descripción

  • Tipología

    Diplomado

  • Metodología

    Virtual

  • Horas lectivas

    325h

  • Duración

    10 Semanas

  • Inicio

    Fechas disponibles

  • Campus online

  • Clases virtuales

TECH - Universidad Tecnológica

El concepto de Oncología Genómica o de Precisión no es completamente nuevo, los médicos han estado utilizando el tipo de sangre para adaptar las transfusiones 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. Gracias a este Curso, los profesionales se adentrarán en el estudio de las técnicas de minería y Extracción de Datos en Oncología genómica.

Información importante

Documentos

  • 573diplomado-tecnicas-mineria-extraccion-datos-oncologia-ggenomica.pdf

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A tener en cuenta

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
Š Aprender cómo la minería de datos permite encontrar patrones y regularidades en las bases de datos
Š Aprender a aplicar los principios de minería de datos a la disección de grandes conjuntos de datos complejos (Big Data), incluidos aquellos en bases de datos muy grandes o en páginas web
Š Explorar, analizar y aprovechar los datos y convertirlos en información útil y valiosa para la práctica clínica

El Diplomado en Técnicas de Minería y Extracción de Datos en Oncología Genómica está orientado a facilitar la actuación del médico dedicado al tratamiento de la patología oncológica, en la que es preciso interpretar con exactitud el volumen ingente
de información clínica disponible actualmente y asociarlo a los datos biológicos que se generan tras un análisis bioinformático.

Este Diplomado en Técnicas de Minería y Extracción de Datos en Oncología Genómica 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 Diplomado emitido por TECH Universidad Tecnológica.

El título expedido por TECH Universidad Tecnológica expresará la calificación que haya obtenido en el Diplomado, y reúne los requisitos comúnmente exigidos por las bolsas de trabajo, oposiciones y comités evaluadores de carreras profesionales.

Título: Diplomado en Técnicas de Minería y Extracción de Datos
en Oncología Genómica
N.º Horas Oficiales: 325 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 estudiantes 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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La valoración media es superior a 3,7

Más de 50 opiniones en los últimos 12 meses

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Materias

  • Minería
  • Oncología
  • Alineación
  • Genómica
  • Clasificación
  • Servidores
  • Extracción de datos
  • Oncología genómica
  • Técnicas de minería
  • Scraping data
  • Información relevante
  • Nuevas técnicas
  • Era genómica
  • Anotación
  • Secuenciación DNA
  • Análisis bioinformático

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. Minería datos aplicado a la genómica

1.1. Introducción
1.2. Inicialización de variables
1.3. Limpieza y acondicionado del texto
1.4. Generación de la matriz de términos

1.4.1. Creación de la matriz de términos TDM
1.4.2. Visualizaciones sobre la matriz de palabras TDM

1.5. Descripción de la matriz de términos

1.5.1. Representación gráfica de las frecuencias
1.5.2. Construcción de una nube de palabras

1.6. Creación de un data frame apto para K-NN
1.7. Construcción del modelo de clasificación
1.8. Validación del modelo de clasificación
1.9. Ejercicio práctico guiado de minería de datos en genómica en cáncer

Módulo 2. Técnicas de extracción de datos genómicos

2.1. Introducción al “scraping data”
2.2. Importación de archivos de datos de hoja de cálculo almacenados online
2.3. Scraping de texto HTML
2.4. Scraping los datos de una tabla HTML
2.5. Aprovechar las API para scraping de los datos
2.6. Extraer la información relevante
2.7. Uso del paquete rvest de R
2.8. Obtención de datos distribuidos en múltiples páginas
2.9. Extracción de datos genómicos de la plataforma “My Cancer Genome”
2.10. Extracción de información sobre genes de la base de datos HGNC HUGO Gene Nomenclature Committee
2.11. Extracción de datos farmacológicos de la base de datos “OncoKB” (Precision Oncology Knowledge Base)

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