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Competencias digitales

Microcredencial Bioestadística con R

100 horas / 4 ECTS
Matrícula abierta
Presentación

En este curso el alumno aprenderá a realizar exploración de datos, representaciones gráficas, análisis y obtención de conclusiones con una de las herramientas más frecuentes de estadística aplicada al área de biología y bioinformática.

Se estudiarán los principios básicos de las tres ramas de la estadística: descriptiva, probabilística e inferencial y se repasarán conceptos básicos de la estadística descriptiva y de teoría de la probabilidad. Además, se hará especial hincapié en el contraste de hipótesis basado en estadística inferencial, pruebas no parámetricas y estadística bayesiana. Finalmente, se llevará a cabo el estudio de métodos de regresión y agrupamientos en clúster. El contenido está orientado a realizar un correcto tratamiento de datos de origen biológico y todos aquellos derivados de técnicas de alto rendimiento que deben ser tratados para análisis bioinformático posterior.

Todo el trabajo es desarrollado en el lenguaje de programación R, por lo que se asentarán conceptos aprendidos en microcredenciales vinculadas a esta materia, así como nuevas funcionalidades, como la generación de informes a través de Markdown.

El alumno aprenderá a:

  • Explicar las técnicas básicas de la Estadística que se aplican en el sector biomédico
  • Seleccionar las técnicas estadísticas adecuadas para realizar un análisis estadístico con propiedad y rigor
  • Desarrollar programas en R para obtener resultados estadísticos en el ámbito biomédico
Requisitos de acceso

Titulado universitario en Biomedicina, Biotecnología, Bioquímica, Veterinaria, Ingeniería Agrónoma o Tecnología de los Alimentos. También es recomendable tener nociones básicas de programación, estadística y álgebra lineal.

Temario
  1. Introducción a la programación en R. 
  2. Sintaxis y ejecución de scripts. 
  3. Estadística descriptiva con R (tratamiento de objetos y visualización con ggplot2). 
  4. Distribuciones de probabilidad. 
  5. Estadística inferencial (contraste de hipótesis, métodos paramétricos y no paramétricos).
  6. Regresión y correlación.

Si realizas este curso y las siguientes microcredenciales podrás solicitar el Título Experto Universitario en Inteligencia Artificial para el Sector Biotecnológico:

  • Analítica de datos biológicos con Python

  • Algoritmos de datos biológicos
  • Aprendizaje automático (Machine Learning) en el Sector Biotecnológico
  • Aplicación de la inteligencia artificial a proyectos biotecnológicos