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Diplomado de Bioestadística con R: Un enfoque integral para el análisis de datos

Características

Modalidad

Online en vivo y/o grabado.

Duración

90 horas totales (66 horas en 22 sesiones y 24 horas extracurriculares)

Fechas

Módulo I: 12, 13, 26 y 27 de abril del 2025.

Módulo II: 3, 10, 17, 24, 31 de mayo y 7 de junio del 2025.

Módulo III: 14, 21, 28 de junio, 5, 12 y 19 de julio del 2025.

Módulo IV: 26 de julio, 2, 9, 16, 23 y 30 de agosto del 2025.

Horario

9:00 AM a 12:00 PM. Hora de la Ciudad de México.

Diploma

Constancia de competencias laborales, formato DC3 de la STPS

Plataforma

Google meet y Google classroom.

Sobre el curso

El objetivo del curso es:

Brindar a los participantes las competencias necesarias en bioestadística con R para el análisis de datos en ciencias biológicas y de la salud, abarcando análisis descriptivo, inferencial, modelos multivariados y herramientas para el análisis genómico, con el propósito de fortalecer la toma de decisiones basada en datos en el ámbito de la investigación.

Dirigido a profesionales, investigadores y estudiantes de posgrado de las áreas de ciencias biológicas y de la salud (biología, medicina, bioquímica, biotecnología, enfermería, química, salud pública), así como del ámbito agropecuario (veterinaria, agronomía) y disciplinas afines, que deseen fortalecer sus habilidades en análisis de datos y modelado estadístico en R para su aplicación en investigación, estudios clínicos y procesamiento de información científica.

Características

Que aprenderás

• Conocer la estructura del lenguaje de programación R para el análisis de datos.
Aprender los scripts básicos para análisis estadísticos mediante R.
• Describir la elaboración, integración e interpretación de análisis descriptivos.
• Identificar y aplicar las diferentes pruebas para la evaluación de normalidad de datos.
• Conocer y aplicar las diferentes pruebas paramétricas y no paramétricas en datos biológicos.
• Conocer las características y condicionales de los procesos de regresión.
• Identificar y aplicar el proceso de análisis de componentes principales.
Comprender los conceptos clave de genómica, transcriptómica y datos ómicos, y su importancia en la biología computacional.
• Comprender los conceptos clave de genómica, transcriptómica y datos ómicos, y su importancia en la biología computacional.
• Revisar el procesamiento de archivos de secuenciación en formatos FASTQ, SAM y BAM, aplicando técnicas de preprocesamiento y filtrado de datos.
• Identificar genes diferencialmente expresados, aplicar métodos estadísticos y filtrar resultados utilizando criterios de significancia.

Módulos del curso

Módulo 1.
1. Introducción a R y Rstudio.
2. Bioestadística y análisis de normalidad.
3. Creación de gráficos.

Módulo 2.
1. Introducción al análisis inferencial.
2. Pruebas de contraste de hipótesis paramétricas .
3. Pruebas de contraste no paramétricos.
4. Pruebas de asociación.

Módulo 3.
1. Pruebas de correlación y visualización.
2. Modelos de regresión.
3. Análisis multivariado.

Módulo 4. Introducción al análisis genómico con R.
1. Introducción al análisis de datos genómicos.
2. Manejo de datos de secuenciación en R.
3. Análisis diferencial de expresión.
4. Visualización de datos.

TEMARIO COMPLETO:

Ponente

M. en C. Enrique Ambrocio Ortiz y Dr. en C. Aaron Castillo Jiménez

M. en C. Enrique Ambrocio Ortiz: Químico farmacéutico biológico por parte de la UAM Xochimilco. Maestro en ciencias de la salud por parte de la Escuela Superior de Medicina IPN y doctor en Ciencias Biológicas en la UAM-Xochimilco. Enfocado en el estudio del componente genético de enfermedades respiratorias complejas no infecciosas e infecciones virales, genética de poblaciones y marcadores genéticos de poblaciones, como SNPs y alelos HLA. Docente con experiencia de 8 años en el área de ciencias biológicas y ciencias exactas, así como asistente y profesor invitado en diferentes ponencias en la UACM y del congreso Méxicano de genética en el área práctica.

Dr. en C. Aaron Castillo Jiménez: Licenciado en Biología y con doctorado en trámite en Ciencias Biomédicas de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), donde ha desarrollado una sólida base teórica y práctica en técnicas estadísticas, bioinformáticas y matemáticas aplicadas. A lo largo de su carrera, ha trabajado con herramientas avanzadas de programación y análisis de datos, destacándose en lenguajes como R, Python, Julia, C y LaTeX, además de tener experiencia en el uso de técnicas estadísticas tanto paramétricas como no paramétricas. Su habilidad para aplicar modelos matemáticos y computacionales a datos biológicos ha sido fundamental en sus investigaciones en áreas como la leucemia linfoblástica aguda, las pruebas virales (como HIV, Hepatitis y HPV) y el análisis de marcadores moleculares en cáncer y enfermedades autoinmunes.

¿Cómo
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Image by Philipp Katzenberger

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