Ciencia de datos para el análisis de datos ómicos

Las tecnologías ómicas generan cantidades masivas de datos que no pueden ser interpretados sin herramientas computacionales adecuadas. Sin embargo, muchos investigadores y profesionales del área de la salud y las ciencias biológicas carecen de la formación necesaria en ciencia de datos para aprovechar plenamente este potencial. Este curso surge como respuesta a esa necesidad urgente: proporcionar una capacitación intensiva y aplicada que permita transformar datos ómicos en conocimiento biológico útil, facilitando descubrimientos relevantes en salud y ciencias biológicas.

La revolución de las tecnologías ómicas ha generado volúmenes masivos de datos biológicos que requieren un análisis diferencial para ser interpretados correctamente. Estos enfoques implican la implementación de herramientas y metodologías computacionales que permitan darle sentido biológico a este tipo de datos en diferentes contextos biológicos.

Este curso intensivo de 32 horas ofrece una formación práctica y actualizada en ciencia de datos aplicada al análisis de datos ómicos, como metagenómica, transcriptómica y proteómica. El objetivo principal es capacitar a investigadores, bioinformáticos y profesionales del área de las ciencias biológicas y de la salud en el manejo de herramientas y metodologías de análisis de datos omicos para extraer información significativa. A través de clases interactivas, ejercicios prácticos y el uso de datos reales, los participantes desarrollarán habilidades para explorar, visualizar e interpretar datos ómicos, además de aplicar modelos de redes biológicas para resolver preguntas sobre los datos utilizados.

El curso se estructura en 4 días, comenzando por una introducción a los fundamentos de ciencia de datos y las características particulares de los datos ómicos. Se abordarán técnicas de procesamiento, análisis de datos metagenómicos, transcriptómicos, proteómicos, visualización, enriquecimiento funcional, e integración multi-ómica. Se dedicará un módulo específico a la aplicación, análisis y visualización de redes biológicas a partir de los datos utilizados y análizados. El curso culmina con un módulo donde los participantes explorarán todo lo aprendido a un caso real, trabajando con datos públicos. Las clases prácticas se realizarán en Python, mediante Jupyter Notebooks y haciendo uso de otras herramientas de visualización. Se recomienda contar con conocimientos básicos de biología molecular y se brindarán durante el curso fundamentos básicos de programación en Python. Este curso es ideal para quienes buscan fortalecer su perfil en bioinformática, biología computacional, y para equipos de investigación que trabajan con datos ómicos y desean incorporar ciencia de datos en sus flujos de trabajo.