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SUMMARY:Ciencia de datos para el análisis de datos ómicos
DESCRIPTION:															\nCiencia de datos para el análisis de datos ómicos Curso con expertos internacionalesMedellín, 11 al 14 de noviembre de 2025\nTransforma datos en descubrimientos: domina el lenguaje de la vida con Python y desbloquea los secretos que esconden tus datos ómicos.\n					\n									Inscripciones\n					\n¡No te quedes sin tu lugar! Realiza el pago cuanto antes.\nInscripciones hasta agotar cupos\n\n							Modalidad\n					\n\n						Presencial					\n\n							Horarios\n					\n\n						8:00 a.m. a 5:00 p.m.					\n\n							Duración\n					\n\n						4 días | martes – miércoles – jueves – viernes					\n\n							Lugar\n					\n\n						Facultad de Medicina					\n\n							Inscripción\n					\n\n						COP 1.423.500					\n\n							Horas a certificar​\n					\n\n						32 horas					\nPresentación\nLas tecnologías ómicas generan grandes volúmenes de información biológica que solo pueden interpretarse mediante herramientas computacionales adecuadas. Sin embargo, muchos profesionales del área de la salud y las ciencias biológicas aún carecen de la formación necesaria para aprovechar este potencial.\n \n \nEl curso “Ciencia de datos para el análisis de datos ómicos” ofrece una capacitación práctica de 32 horas en el uso de metodologías y herramientas de ciencia de datos aplicadas a la metagenómica, transcriptómica y proteómica. A través de clases interactivas y ejercicios con datos reales en Python y Jupyter Notebooks, los participantes aprenderán a procesar, visualizar e interpretar datos ómicos, integrarlos y construir redes biológicas significativas.\nEstá dirigido a profesionales y estudiantes desde quinto semestre de programas en ciencias de la vida, biología o salud, interesados en fortalecer su perfil en bioinformática y biología computacional.\nTarifas diferenciales\nCOP 1.281.150 Egresados y empleados UdeACOP 1.067.625 Estudiantes posgrado UdeACOP 996.450 Estudiantes pregrado UdeA\nPlan de estudios\n									Lograrás\n									Objetivos\n									Contenidos\n									Metodología\n									Lograrás\n\nAprendes Python aplicado a datos reales\nCertificación con 32 horas\nCasos prácticos con datos públicos\nNetworking con expertos internacionales\n\n									Objetivos\n• Introducir los fundamentos de ciencia de datos aplicados a la biología molecular, con énfasis en el análisis de datos ómicos (metagenómica, transcriptómica y proteómica).\n• Desarrollar habilidades en visualización exploratoria y descriptiva de grandes volúmenes de datos omicos, utilizando herramientas estadísticas y gráficas modernas como redes biológicas.\n• Interpretar datos a través de análisis funcionales y enriquecimiento biológico, utilizando bases de datos públicas.\n• Introducir enfoques para la integración multi-ómica, combinando diferentes capas de información para una visión más holística de los sistemas biológicos.\n• Fomentar el pensamiento crítico y la capacidad de comunicar resultados científicos, mediante presentaciones visuales claras y análisis reproducibles.\n• Promover el uso de entornos de análisis abiertos y reproducibles, como Python y Jupyter Notebooks.\n									Contenidos\n• Fundamentos de ciencia de datos y ómicas.\n• Open science y estandarización de datos.\n• Procesamiento y limpieza de datos ómicos con python.\n• Redes biológicas aplicadas al estudio de datos omicos.\n• Aplicación de los métodos aprendidos.\n									Metodología\nEl curso teórico-práctico se realizará a través de clases teóricas y la parte práctica del taller se realizará a través de la utilización de software específico para el análisis de datos ómicos. Se utilizarán guías, manuales de referencia y audiovisuales para acompañar tanto el componente teórico como el componente práctico.\n
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