Mejora tus conocimientos en R Programming Language in Genomic Oncology 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 estan 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.

Se tienen millones de datos o publicaciones, pero cuando son analizadas por los médicos o biólogos, las conclusiones son totalmente subjetivas y con 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.

Actualiza tus conocimientos a través del programa de Postgraduate certificate en R Programming Language in Genomic Oncology”

Este Postgraduate certificate en R Programming Language in Genomic Oncology contiene el programa universitario más completo y actualizado del mercado. Las características más destacadas del Postgraduate certificate son:

• Desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Lenguaje de Programación R en Oncología Genómica
• Sus contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información científica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
• Novedades sobre Lenguaje de Programación R en Oncología Genómica
• Contiene ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Con especial hincapié en metodologías innovadoras en Lenguaje de Programación R 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 Postgraduate certificate 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 R Programming Language in Genomic Oncology, obtendrás una constancia de Curso por TECH Global University”

Incluye en su cuadro docente profesionales pertenecientes al ámbito de Lenguaje de Programación R 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, este programa permitirá 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 centrado 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 Curso. Para ello, el alumno contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos en el campo de Lenguaje de Programación R en Oncología Genómica y con gran experiencia docente.

Aumenta tu seguridad en la toma de decisiones actualizando tus conocimientos a través de este programa"

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The structure of the contents has been designed by a team of professionals from the best educational centers, universities, and companies in the national territory, aware of the relevance of current specialization in order to intervene in the training and support of students, and committed to quality teaching through New Educational Technologies.

This Postgraduate certificate in R Programming Language in Genomic Oncology contains the most complete and up-to-date scientific program on the market”

Module 1. Data Analysis Processing in Big Data Projects:  R Language Programming

1.1. Introduction to R programming language

1.1.1. What is R?
1.1.2. R Installation and the Graphic Interface of R
1.1.3. Packages

1.1.3.1. Standard Packages
1.1.3.2. Contributed Packages and CRAN

1.2. Basic Features of R

1.2.1. The Environment of R
1.2.2. Software and Related Documentation
1.2.3. R and Statistics
1.2.4. R and the Window System
1.2.5. Using R Interactively
1.2.6. An Introductory Session
1.2.7. Obtaining Help with Functions and Features
1.2.8. R Commands, Cap Sensitivity, Etc
1.2.9. Recovery and Correction of Previous Commands
1.2.10. Execute Commands or Diverting the Output to a File
1.2.11. Data Storage and Object Deletion

1.3. Types of Objects in R

1.3.1. Simple Manipulations; Numbers and Vectors

1.3.1.1. Vectors and Their Assignment
1.3.1.2. Vector Arithmetic
1.3.1.3. Generating Regular Sequences
1.3.1.4. Logical Vectors
1.3.1.5. Lost Values
1.3.1.6. Character Vectors
1.3.1.7. Index Vectors

1.3.1.7.1. Selecting and Modifying Subsets of a Dataset

1.3.1.8. Other Types of Objects

1.3.2. Objects, Their Modes and Attributes

1.3.2.1. Intrinsic Attributes: Mode and Length
1.3.2.2. Changing the Length of an Object
1.3.2.3. Obtaining and Configuring Attributes
1.3.2.4. The Class of an Object

1.3.3. Sorted and Unsorted Factors

1.3.3.1. A Specific Example
1.3.3.2. The Tapply () Function and Unequal Matrices
1.3.3.3. Sorted Factors

1.3.4. Matrices

1.3.4.1. Matrices
1.3.4.2. Matrix Indexation. The Subsections of a Matrix
1.3.4.3. Index Matrices
1.3.4.4. The Array () Function
1.3.4.5. Mixed Arithmetic of Vectors and Matrices. The Recycling Rule
1.3.4.6. The Outer Product of Two Matrices
1.3.4.7. The General Transposition of a Matrix
1.3.4.8. Matrix Multiplication
1.3.4.9. Eigenvalues and Eigenvectors
1.3.4.10. Decomposition of Singular Values and Determinants
1.3.4.11. Forming Partitioned Matrices, Cbind () and Rbind ()
1.3.4.12. The Concatenation Function, c (), With Matrices

1.3.5. Factor Frequency Tables
1.3.6. Lists

1.3.6.1. Creating and Modifying Lists
1.3.6.2. Concatenation Lists

1.3.7. Dataframes

1.3.7.1. How to Create Dataframes?
1.3.7.2. Attach () and Separate ()
1.3.7.3. Working With Dataframes

1.4. Reading and Writing Data

1.4.1. The Read.Table () Function
1.4.2. The Scan () Function
1.4.3. Access to the Sets of Incorporated Data
1.4.4. Loading Data from Other R Packages
1.4.5. Editing Data

1.5. Grouping, Loops and Conditional Execution

1.5.1. Grouped Expressions
1.5.2. Control Statements

1.5.2.1. Conditional Execution: If Sentences
1.5.2.2. Repetitive Execution: For Loops, Repetition and Time

1.6. Writing Your Own Functions

1.6.1. Simple Examples
1.6.2. Defining New Binary Operators
1.6.3. Arguments With Name and Default Value
1.6.4. Argument “...”
1.6.5. Assignments Within Functions

Module 2. Statistical Analysis in R

2.1. Discrete Probability Distributions
2.2. Continuous Probability Distributions
2.3. Introduction to Inference and Sampling (Point Estimate)
2.4. Confidence Intervals
2.5. Hypothesis Testing
2.6. ANOVA of a Factor
2.7. Adjustment Bondat (Chi-Square Test)
2.8. Fitdist Package
2.9. Introduction to Multivariant Statistics

Module 3. Graphical Environment in R

3.1. Graphical Procedures

3.1.1. High-Level Plotting Commands

3.1.1.1. The Plot () Function
3.1.1.2. Multivariate Data Visualization
3.1.1.3. Screen Graphics
3.1.1.4. High-Level Plotting Arguments

3.1.2. Low-Level Plotting Commands

3.1.2.1. Mathematical Annotation
3.1.2.2. Hershey Vectorial Sources

3.1.3. Interacting With Graphics
3.1.4. The Use of Graphic Parameters

3.1.4.1. Permanent Changes: The Par () Function
3.1.4.2. Temporal Changes: Arguments to Graphical Functions

3.1.5. List of Graphic Parameters

3.1.5.1. Graphical Elements
3.1.5.2. Axles and Markings
3.1.5.3. Figure Margins
3.1.5.4. Multi-Figure Environment

3.1.6. Descriptive Statistics: Graphical Representations

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