Maestría en Estadística y Ciencia de Datos (Educación a Distancia)

Bioestadística

La especialización 'Bioestadística' se centra en métodos estadísticos que son importantes para muchas aplicaciones diferentes en las ciencias de la vida, incluidos los ensayos clínicos.

La estadística en general, y la bioestadística en particular, descansa sobre sólidos fundamentos matemáticos y probabilísticos. Es por eso que tanto en el primer como en el segundo año, se ofrecen cursos básicos, en un diseño escalonado, y las versiones más livianas se ofrecen durante el primer año. Al mismo tiempo, el fuerte enfoque del campo en las biociencias está respaldado por una amplia introducción a la biología médica y molecular.

El bioestadístico en ejercicio debe estar equipado con importantes herramientas de modelado, como modelos lineales (regresión, análisis de varianza, etc.), modelos lineales generalizados (regresión logística, regresión de Poisson, etc.), métodos multivariados, métodos de análisis de datos longitudinales, métodos bayesianos. metodología, análisis de tiempo hasta el evento, etc. Evidentemente, se espera fluidez en el uso de software estadístico, por lo que no solo los cursos dedicados sino también las tareas y el trabajo del curso a lo largo de muchos cursos se enfocan en los aspectos computacionales. Además, se ofrecen cursos especializados en ensayos clínicos, datos ómicos, estadísticas espaciales, epidemiología de enfermedades infecciosas, evaluación de riesgos microbianos, etc.

Los bioestadísticos deben poder comunicarse con investigadores de varios campos, informar resultados y hacer presentaciones efectivas. El desarrollo de tales habilidades es una parte integral del programa.

Bioinformática

Los avances tecnológicos en biología molecular de las últimas décadas han mejorado el conocimiento de los procesos moleculares y celulares subyacentes, por ejemplo, a las enfermedades y las respuestas a los tratamientos. Los enfoques orientados a la "ómica" (como la genómica, la transcriptómica, el microbioma o la proteómica) consideran muchas moléculas de un tipo determinado de forma colectiva en lugar de una molécula a la vez, lo que genera una comprensión de todo el sistema. Estas tecnologías pueden aplicarse hoy en día incluso a nivel de una sola célula. Los datos obtenidos con la ayuda de tecnologías "ómicas" suelen ser muy voluminosos (rindiendo incluso millones de mediciones por muestra biológica individual o por célula en una muestra), altamente estructurados y complejos.

El análisis de tales datos no es trivial y se ha convertido en una especialidad propia. Por supuesto, se requiere un buen conocimiento de la metodología estadística y se ofrece capacitación al respecto en el primer año de nuestro programa. Además, se ofrece una introducción a la biología molecular y médica, junto con una formación adecuada en programación. El segundo año se centra en los métodos específicos para el análisis de datos genómicos, proteómicos y del microbioma obtenidos mediante el uso de tecnologías como la secuenciación de próxima generación, la espectrometría de masas, etc. También se consideran métodos para el análisis integrador de diferentes tipos de datos.

La bioinformática es una ciencia interdisciplinaria. Los estadísticos que trabajan en este dominio deben poder comunicarse con investigadores de diversos campos, informar resultados y realizar presentaciones efectivas. El desarrollo de tales habilidades es una parte integral del programa.

Epidemiología cuantitativa

La especialización 'Epidemiología cuantitativa' se centra en el diseño y análisis de estudios epidemiológicos, incluido el modelado matemático de enfermedades infecciosas.

El diseño de estudios epidemiológicos y medidas de intervención, y la recopilación y análisis de datos epidemiológicos requieren una experiencia adecuada en metodología estadística en combinación con el conocimiento de otras disciplinas científicas como biología médica, informática, gestión de datos, ciencias sociales, etc.

La metodología estadística para la epidemiología descansa sobre sólidos fundamentos matemáticos y probabilísticos. Es por esto que se ofrecen cursos básicos, en un diseño escalonado, durante el primer año, apoyados en una amplia introducción a la biología médica y molecular, modelos lineales (regresión, análisis de varianza, etc.), modelos lineales generalizados (regresión logística , regresión de Poisson, etc.), métodos multivariantes, datos longitudinales, metodología bayesiana, etc. En el primer año también se proporciona una introducción a la epidemiología. Durante el segundo año, además de tres cursos básicos, se ofrecen cursos especializados en epidemiología espacial, epidemiología digital, modelado matemático de enfermedades infecciosas, epidemiología ambiental y evaluación de riesgos microbianos.

Evidentemente, se espera fluidez en el uso de software estadístico, por lo que no solo los cursos dedicados, sino también las tareas y el trabajo del curso a lo largo de los cursos se enfocan en los aspectos computacionales.

Los estadísticos deben poder comunicarse con investigadores de varios campos, informar resultados y hacer presentaciones efectivas. El desarrollo de tales habilidades es una parte integral del programa.

Ciencia de los datos

La especialización 'Ciencia de datos' se basa en el manejo, la gestión, la visualización y el análisis de muchos tipos diferentes de fuentes de datos complejas y/o grandes, con un enfoque en entornos informáticos y de programación modernos, y con un sólido conocimiento de los principios estadísticos.

Con el advenimiento de la era de los grandes datos, ahora se pueden comenzar a abordar varios desafíos globales que estaban fuera del alcance. En el campo de la medicina, los dispositivos portátiles y los sensores en tiempo real generan enormes cantidades de datos que pueden arrojar luz sobre los desencadenantes de episodios de enfermedades. La ómica y la secuenciación del genoma pueden ayudar a controlar y prevenir enfermedades, especialmente si se combinan con otras fuentes de datos, como la información de las redes sociales. El análisis integrado de datos meteorológicos, transacciones de tarjetas de crédito y datos de contaminación del aire arroja luz sobre cómo las personas cambian su comportamiento debido a la contaminación del aire. El análisis gráfico de los datos de las redes sociales permite identificar cuentas falsas y noticias falsas, un problema creciente en el clima político actual. La lista continúa... Un científico de datos es alguien que, además de las habilidades técnicas para abordar estos problemas, tiene el deseo de profundizar y profundizar en la superficie de un problema.

La especialización en Ciencia de Datos del Máster en Estadística y Ciencia de Datos proporciona una educación integral en este campo, cubriendo todo el ciclo de la ciencia de datos, desde la recopilación, limpieza y gestión de datos, hasta el análisis y la visualización, y finalmente la difusión. Además de un conocimiento muy decente de los principios estadísticos, los temas del máster incluyen (pero no se limitan a) carpintería de software y datos, programación en Python y R, estadísticas, algoritmos, aprendizaje automático (incluido el aprendizaje profundo) y visualización de datos. . Además de los cursos regulares, los estudiantes pueden integrar sus conocimientos y habilidades en varios proyectos de ciencia de datos y una semana de trucos.

Los estadísticos/científicos de datos deben poder comunicarse con investigadores de diversos campos, informar resultados y realizar presentaciones efectivas. El desarrollo de tales habilidades es una parte integral del programa.