Descripción

Esta formación generará una sensación de seguridad en el desempeño de la praxis médica, que te ayudará a crecer personal y profesionalmente”

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

La escala y la complejidad de los datos genómicos empequeñecen las medidas que se usan tradicionalmente en las pruebas de laboratorio. En los últimos años ha existido un enorme desarrollo de la informática para poder analizar e interpretar la secuenciación del DNA, y ha creado un distanciamiento entre el conocimiento biológico y su aplicación a la práctica clínica habitual.

Es por ello que es preciso educar, difundir e incorporar igualmente esas técnicas informáticas entre la comunidad médica con el fin de poder interpretar el análisis masivo de datos procedentes de publicaciones, bases de datos biológicas o médicas e historiales clínicos, entre otros, y poder de este modo, enriquecer a nivel clínico la información biológica disponible.

Este aprendizaje automático permitirá el desarrollo de la oncología de precisión, con el fin de interpretar las características genómicas y encontrar terapias dirigidas, o identificar los riesgos a determinadas enfermedades y establecer medidas preventivas más individualizadas. 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.

Actualiza tus conocimientos con el programa de Especialización en Uso de Linux y Programación con Lenguaje R para Oncología”

El Especialización en Uso de Linux y Programación con Lenguaje R para Oncología contiene el programa científico más completo y actualizado del mercado. Las características más destacadas del curso son:

  • Desarrollo de casos prácticos presentados por expertos. en Uso de Linux y Programación con Lenguaje R para Oncología. 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 Uso de Linux y Programación con Lenguaje R para Oncología.
  • Contiene ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje.
  • Con especial hincapié en metodologías innovadoras en Uso de Linux y Programación con Lenguaje R para Oncología.
  • 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 Especialización 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 Uso de Linux y Programación con Lenguaje R para Oncología, obtendrás un título de Especialización por la primera institución educativa de España, TECH”

Incluye en su cuadro docente profesionales pertenecientes al ámbito del Uso de Linux y Programación con Lenguaje R para Oncología, 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 estudiante deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso. Para ello, el estudiante contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos en el campo del Uso de Linux y Programación con Lenguaje R para Oncología y con gran experiencia docente.

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

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Objetivos

El Especialización 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.

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

Este Especialización está orientado para que consigas actualizar tus conocimientos en Uso de Linux y Programación con Lenguaje R para Oncología, con el empleo de la última tecnología educativa, para contribuir con calidad y seguridad a la toma de decisiones”

Objetivos Generales

  • 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

  • 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 manejamos datos a gran escala. Los motivos son múltiples pero uno que justifica este módulo, es que el sistema Unix es el más popular del mundo y es ampliamente utilizado especialmente en el mundo científico, además, al ser un sistema de código abierto se corresponde claramente con el enfoque científico, de compartir resultados y métodos para garantizar la reproducibilidad de los resultados.
  • Proporcionar las bases para acceder a un servidor Linux y cómo encontrar e instalar los paquetes para instalar el software en local.
  • Describir los comandos básicos de Linux para: crear, renombrar, mover y eliminar directorios; listado, lectura, creación, edición, copia y eliminación de archivos; cómo funcionan los permisos y cómo descifrar los permisos de Linux más crípticos con facilidad; métodos para buscar archivos y directorios; cómo comparar el contenido de los archivos; qué son las tuberías, por qué son útiles y cómo usarlas; cómo comprimir archivos para ahorrar espacio y facilitar la transferencia de datos, etc.

Módulo 2

  • Aprender a visualizar datos lo cual permitirá extraer información, comprender mejor los datos y tomar decisiones más efectivas.
  • Enseñar a tomar datos que a primera vista tienen poco significado y presentar visualmente esos datos en una forma que tenga sentido para su análisis.
  • Aprender a utilizar las tres fuentes principales de gráficos de R: base, lattice y ggplot2.
  • Conocer en que se basa cada paquete de gráficos para definir cuál debemos utilizar y las ventajas que ofrecen uno u otro.

Módulo 3

  • Aprender los conceptos básicos de la inferencia estadística para comprender y calcular los valores p e intervalos de confianza mientras analizamos los datos con R.
  • Proporcionar ejemplos de programación R de una manera que ayudará a establecer la conexión entre los conceptos y la implementación.
  • Usar técnicas de visualización para explorar nuevos conjuntos de datos y determinar el enfoque más apropiado.
  • Describir las técnicas estadísticas más apropiadas como alternativa cuando los datos no se ajustan a los supuestos requeridos por el enfoque estándar.
  • Aprender los conceptos básicos para realizar investigaciones reproducibles mediante el uso de scripts R para analizar datos.

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

Aprovecha la oportunidad y da el paso para ponerte al día en las últimas novedades en Uso de Linux y Programación con Lenguaje R para Oncología”

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.

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

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 construimos un directorio?
1.5.3. ¿Cómo movernos 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. Porqué 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. Bondat de Ajuste (test de chi cuadrado).
3.8. QPaquete 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.

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

Método

Con TECH podrás experimentar una forma de aprender que está moviendo los cimientos de las Universidades tradicionales de todo el mundo”

En TECH empleamos el Método del caso

Ante una determinada situación, ¿qué haría usted? A lo largo del programa formativo meses, usted se enfrentará a múltiples casos clínicos simulados, basados en pacientes reales en los que deberá investigar, establecer hipótesis y, finalmente, resolver la situación. Existe abundante evidencia científica sobre la eficacia del método. Los especialistas aprenden mejor, más rápido y de manera más sostenible en el tiempo.

Optimal decision

Según el Dr Gérvas, el caso clínico es la presentación comentada de un paciente, o grupo de pacientes, que se convierte en «caso», en un ejemplo o modelo que ilustra algún componente clínico peculiar, bien por su poder docente, bien por su singularidad o rareza. Es esencial que el caso se apoye en la vida profesional actual, intentando recrear los condicionantes reales en la práctica profesional del médico.

Sabía qué este método fue desarrollado en 1912 en Harvard para los estudiantes de Derecho? El método del caso consistía en presentarles situaciones complejas reales para que tomasen decisiones y justificasen cómo resolverlas. En 1924 se estableció como método estándar de enseñanza en Harvard”

Se trata de una técnica que desarrolla el espíritu crítico y prepara al médico para la toma de decisiones, la defensa de argumentos y el contraste de opiniones.

La eficacia del método se justifica con cuatro logros fundamentales:

  1. Los alumnos que siguen este método no solo consiguen la asimilación de conceptos, sino un desarrollo de su capacidad mental mediante ejercicios de evaluación de situaciones reales y aplicación de conocimientos.

  2. El aprendizaje se concreta de una manera sólida, en capacidades prácticas, que permiten al alumno una mejor integración en el mundo real.

  3. Se consigue una asimilación más sencilla y eficiente de las ideas y conceptos, gracias al planteamiento de situaciones que han surgido de la realidad.

  4. La sensación de eficiencia del esfuerzo invertido se convierte en un estímulo muy importante para el alumnado, que se traduce en un interés mayor en los aprendizajes y un incremento del tiempo dedicado a trabajar en el curso.

El médico aprenderá mediante casos reales y resolución de situaciones complejas en entornos simulados de aprendizaje. Estos simulacros están desarrollados a partir de software de última generación que permiten facilitar el aprendizaje inmersivo”

Relearning Methodology

En TECH potenciamos el método del caso de Harvard con la mejor metodología de enseñanza 100 % online del momento: el Relearning.

Nuestra Universidad 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 un mínimo de 8 elementos diferentes en cada lección, y que suponen una auténtica revolución con respecto al simple estudio y análisis de casos.

Relearning

El relearning te permitirá aprender con menos esfuerzo y más rendimiento, implicándote más en tu formación, desarrollando el espíritu crítico, la defensa de argumentos y el contraste de opiniones: una ecuación directa al éxito”

Situado a la vanguardia pedagógica mundial, el método Relearning ha conseguido mejorar los niveles de satisfacción global de los profesionales que finalizan sus estudios, con respecto a los indicadores de calidad de la mejor universidad online en habla hispana (Universidad de Columbia).

Con esta metodología hemos formado a más de 250.000 médicos con un éxito sin precedentes, en todas las especialidades clínicas con independencia la carga de cirugía. Nuestra metodología pedagógica está desarrollada en entorno de máxima exigencia, con un alumnado universitario de un perfil socioeconómico alto y una media de edad de 43,5 años.

La puntuación global que obtiene nuestro sistema de aprendizaje es de 8.01, con arreglo a los más altos estándares internacionales.

En nuestra Especialización en Uso de Linux y Programación con Lenguaje R para Oncología, el aprendizaje no es un proceso lineal, sino que sucede en espiral (aprendemos, desaprendemos, olvidamos y reaprendemos). Por eso, combinamos cada uno de estos elementos de forma concéntrica.

.. y todo ello con los mejores materiales de aprendizaje a la vanguardia tecnológica y pedagógica.

Materiales educativos de medicina

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Todos los contenidos didácticos son creados por los especialistas que van a impartir el curso, específicamente para él, de manera que el desarrollo didáctico sea realmente específico y concreto.

Estos contenidos son aplicados después al formato audiovisual que creará nuestra manera de trabajo online, con las técnicas más novedosas que nos permiten ofrecerte una gran calidad, en cada una de las piezas que pondremos a tu servicio.

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Presentamos los contenidos de manera atractiva y dinámica en píldoras multimedia que incluyen audio, vídeos, imágenes, esquemas y mapas conceptuales con el fin de afianzar el conocimiento.

Este sistema exclusivo de formación para la presentación de contenidos multimedia fue premiado por Microsoft como “Caso de éxito en Europa”.

Lecturas Lecturas complementarias 3%

Artículos recientes, documentos de consenso, guías internacionales..., en nuestra biblioteca virtual tendrás acceso a todo lo que necesitas para completar tu formación.

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Evaluamos y reevaluamos periódicamente tu conocimiento a lo largo de la Especialización en Uso de Linux y Programación con Lenguaje R para Oncología, mediante actividades y ejercicios evaluativos y autoevaluativos: para que compruebes cómo vas consiguiendo tus metas.

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Existe evidencia científica sobre la utilidad de la observación de terceros expertos.

El denominado Learning from an expert afianza el conocimiento y el recuerdo, y genera seguridad en nuestras futuras decisiones difíciles.

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Te ofrecemos los contenidos más relevantes del curso en forma de fichas o guías rápidas de actuación. Una manera sintética, práctica y eficaz de ayudarte a progresar en tu aprendizaje.

El alumno podrá aprender con las ventajas del acceso a entornos simulados de aprendizaje y el planteamiento de aprendizaje por observación, esto es, Learning from an expert”

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Este programa te permitirá obtener el título de Experto Universitario en Uso de Linux y Programación con Lenguaje R para Oncología. A tu egreso recibirás un diploma universitario avalado por Tech Universidad Tecnológica de reconocido prestigio a nivel internacional.

Este título propio de Tech Universidad, garantiza la adquisición de competencias en el área de conocimiento, de modo que confiere un alto valor curricular al estudiante que supere las evaluaciones y acredite el programa tras cursarlo en su totalidad.

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Título: Experto Universitario en Uso de Linux y Programación con Lenguaje R para Oncología

Modalidad: online (en línea)

Horas: 475 horas

Duración: aprox. 6 meses

*Apostilla de La Haya. En caso de que necesites que tu grado en papel recabe la Apostilla de La Haya, Tech realizará las gestiones oportunas para su obtención con un coste añadido más gastos de envío del diploma apostillado. Puede ponerse en contacto con su asesor.

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