Descripción

Mejora tus conocimientos en Técnicas de Learning Machine en Oncología Genómica a través de este programa, donde encontrarás el mejor material didáctico con casos clínicos reales. Conoce aquí los últimos avances en la especialidad para poder realizar una praxis médica de calidad”

Es un objetivo fundamental del programa, acercar al alumno y difundir el conocimiento informático, que ya se aplica en otras áreas del conocimiento pero que tiene una mínima implantación en el mundo médico, y a pesar de que para que la medicina genómica sea una realidad, 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. Si bien este es un desafío difícil, permitirá que los efectos de la variación genética y las terapias potenciales se exploren de forma rápida, económica y con mayor precisión de la que se logra en el momento actual.

Los humanos no estamos naturalmente equipados para percibir e interpretar secuencias genómicas ni para comprender todos los mecanismos, vías e interacciones que tienen lugar dentro de una célula viva, ni para tomar decisiones médicas con decenas o centenares de variables. Para avanzar, se requiere un sistema con capacidad analítica sobrehumana que simplifique el entorno de trabajo y muestre las relaciones y proximidades entre unas variables u otras. En genómica y biología, ahora se reconoce que es mejor gastar los recursos en nuevas técnicas computacionales que en la recolección de datos puros, algo que posiblemente pasa igual en medicina y, por supuesto, oncología. Tenemos millones de datos o publicaciones pero cuando son analizadas por los médicos o biólogos, las conclusiones son totalmente subjetivas y en relación a las publicaciones o datos disponibles, que son priorizados de forma arbitraria, lo que genera un conocimiento parcial, y por supuesto, cada vez más distanciado del conocimiento genético y biológico disponible y apoyado en computación, por lo que un paso de gigante en la implantación de la medicina de precisión es disminuir esta distancia mediante el análisis masivo de la información médica y farmacológica disponible.

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Este Curso Universitario en Técnicas de Learning Machine en Oncología Genómica contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Las características más destacadas del Diplomado son:

  • Desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Técnicas de Learning Machine en Oncología Genómica. Sus contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que están concebidos, recogen una información científica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional.
  • Novedades sobre Técnicas de Learning Machine en Oncología Genómica.
  • Contiene ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje.
  • Con especial hincapié en metodologías innovadoras en Técnicas de Learning Machine en Oncología Genómica.
  • Todo esto se complementará con lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual.
  • Disponibilidad de los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet.

Este Diplomado puede ser la mejor inversión que puedes hacer en la selección de un programa de actualización por dos motivos: además de poner al día tus conocimientos en Técnicas de Learning Machine en Oncología Genómica obtendrás un título de Diplomado por la primera institución educativa de España, TECH”

Incluye en su cuadro docente profesionales pertenecientes al ámbito de laTécnicas de Learning Machine en Oncología Genómica, que vierten en esta formación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas pertenecientes a sociedades de referencia y universidades de prestigio.

Gracias a su contenido multimedia elaborado con la última tecnología educativa, permitirán al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará un aprendizaje inmersivo programado para entrenarse ante situaciones reales.

El diseño de este programa está basado en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el alumno deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del Diplomado. Para ello, el alumno contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos en el campo de la Técnicas de Learning Machine en Oncología Genómica y con gran experiencia docente.

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Temario

La estructura de los contenidos ha sido diseñada por un equipo de profesionales de los mejores centros educativos, universidades y empresas del territorio nacional, conscientes de la relevancia de la actualidad de la formación para poder intervenir en la formación y acompañamiento de los alumnos, y comprometidos con la enseñanza de calidad mediante las nuevas tecnologías educativas.

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Modulo 1. Machine learning para el análisis de Big Data

1.1. Introducción a Machine Learning.
1.2. Presentación del problema, carga de datos y librerías.
1.3. Limpieza de datos (NAs, categorías, variables dummy).
1.4. Analisis de datos exploratorio (ggplot) + Validación cruzada.
1.5. Algoritmos de predicción: Regresión Lineal Múltiple, Support Vector Machine, Árboles de Regresión, Random Forest…
1.6. Algoritmos de clasificación: Regresión Logística, Support Vector Regression, Árboles de Clasificación, Random Forest,…
1.7. Ajuste de los hiper parámetros del algoritmo.
1.8. Predicción de los datos con los diferentes modelos.
1.9. Curvas ROC y Matrices de Confusión para evaluar la calidad del modelo.

 

Una experiencia de formación única, clave y decisiva para impulsar tu desarrollo profesional”