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Aprovecha esta gran oportunidad y matricúlate en este Máster Bioinformática, estudia una formación de vanguardia y consigue una doble Titulación expedida por la Universidad Católica de Murcia (UCAM)

Titulación
Modalidad
Modalidad
Online
Duración - Créditos
Duración - Créditos
1500 horas - 60 ECTS
Baremable Oposiciones
Baremable Oposiciones
Administración pública
Becas y Financiación
Becas y Financiación
sin intereses
Equipo Docente
Equipo Docente
Especializado
Acompañamiento
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Personalizado

Opiniones de nuestros alumnos

Media de opiniones en los Cursos y Master online de Euroinnova

Nuestros alumnos opinan sobre: Máster en Bioinformática y Bioestadística + 60 Créditos ECTS

4,6
Valoración del curso
100%
Lo recomiendan
4,9
Valoración del claustro

Alberto L. E.

ALBACETE

Opinión sobre Máster en Bioinformática y Bioestadística + 60 Créditos ECTS

Lo he realizado para seguir formándome después de terminar la carrera. Por salidas profesionales, principalmente. Me ha gustado mucho, lo he visto completo. Aunque lleva titulación universitaria, lo mejor sin duda ha sido los docentes y poder realizarlo desde casa a mi ritmo.

Héctor R. Z.

ÁLAVA

Opinión sobre Máster en Bioinformática y Bioestadística + 60 Créditos ECTS

Siempre me ha interesado la informática, nuevas tecnologías y demás. Este máster es muy específico y me gustó mucho el contenido al verlo y no dudé en matricularme. La atención de secretaría muy eficiente y amable.

Olga María B. V.

GRANADA

Opinión sobre Máster en Bioinformática y Bioestadística + 60 Créditos ECTS

El master está muy bien de contenido y la atención personalizada me gustó mucho. He hablado con el tutor siempre que lo he necesitado y eso es un acompañamiento muy bueno. Muy contenta con Euroinnova.

Carla V. R.

VALENCIA

Opinión sobre Máster en Bioinformática y Bioestadística + 60 Créditos ECTS

Por salidas laborales cogí el master. Me ha gustado mucho hacerlo, la plataforma es muy útil y fácil de usar. Lo mejor, la atención docente, de 10. Repetiría sin duda.

Juana R. O.

MADRID

Opinión sobre Máster en Bioinformática y Bioestadística + 60 Créditos ECTS

Lo cogí porque la temática me interesaba y además, con muy buen precio y titulación universitaria. Lo vi todo. Ahora que lo he hecho, estoy aún más contenta, está completo y bien explicado.
* Todas las opiniones sobre Máster en Bioinformática y Bioestadística + 60 Créditos ECTS, aquí recopiladas, han sido rellenadas de forma voluntaria por nuestros alumnos, a través de un formulario que se adjunta a todos ellos, junto a los materiales, o al finalizar su curso en nuestro campus Online, en el que se les invita a dejarnos sus impresiones acerca de la formación cursada.
Alumnos

Plan de estudios de Master bioinformática

MÁSTER BIOINFORMÁTICA. Con la realización de este master que Euroinnova te ofrece, podrás adquirir todos los conocimientos y habilidades necesarias para convertirte en un gran experto en bioinformática. Aprovecha la oportunidad y matricúlate para darle a tu carrera laboral el impulso que se merece. 

Resumen salidas profesionales
de Master bioinformática
La bioinformática es un área interdisciplinaria que se ocupa de la aplicación de la informática a la recopilación, almacenamiento, organización, análisis, manipulación, presentación y distribución de información relativa a los datos biológicos o médicos. Ha evolucionado para servir de puente entre las observaciones (datos) y el conocimiento que se deriva (información). Mediante el Máster de Formación Permanente en Bioinformática te familiarizarás con los procedimientos más utilizados a la hora de analizar datos derivados de técnicas de biología molecular, así como para tratamiento estadístico de los mismos. En EUROINNOVA, disponemos de un equipo docente especializado que te acompañará en tu proceso formativo.
Objetivos
de Master bioinformática
- Conocer los paquetes estadísticos más utilizados para tratamiento de datos. - Familiarizarse con el tratamiento de datos derivados de diferentes técnicas de biología molecular. - Familiarizarse con técnicas de simulación en biomedicina. - Conocer las bases de datos biológicas.
Salidas profesionales
de Master bioinformática
Este Máster de Formación Permanente en Bioinformática complementará tu formación previa en biociencias para aportarte las herramientas necesarias para tratar datos derivados de experimentos y ensayos en biología molecular a pequeña y gran escala. Sus principales salidas se centran en el mundo de la investigación, pero también puede abrirte las puertas para trabajar dentro del ámbito farmacéutico.
Para qué te prepara
el Master bioinformática
Este Máster de Formación Permanente en Bioinformática te prepara para ser un bioinformático y trabajar en muchos sectores tan demandados como compañías start-up, laboratorios farmacéuticos, laboratorios químicos o de biocomputación, empresas biotecnológicas, departamentos de investigación de hospitales, etc. Además, te permite desarrollar una carrera profesional en el ámbito de la investigación tratando datos derivados de procedimientos experimentales.
A quién va dirigido
el Master bioinformática
Este Máster de Formación Permanente en Bioinformática está dirigido a todas aquellas personas o profesionales del sector que quieran obtener unos conocimientos especializados en Bioinformática. Del mismo modo, también está dirigido a toda aquella persona que desee profundizar en la materia profundizando en conceptos de disciplinas como la Bioestadística e ingeniería biomédica, entre otras áreas.
Metodología
de Master bioinformática
Metodología Curso Euroinnova
Carácter oficial
de la formación
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Temario de Master bioinformática

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  1. Introducción, concepto y funciones de la estadística
  2. Estadística descriptiva
  3. Estadística inferencial
  4. Medición y escalas de medida
  5. Variables: clasificación y notación
  6. Distribución de frecuencias
  7. Representaciones gráficas
  8. Propiedades de la distribución de frecuencias
  1. Medidas de tendencia central
  2. La media aritmética
  3. La mediana
  4. La moda
  5. Medidas de posición
  6. Medidas de variabilidad
  7. Índice de asimetría de Pearson
  8. Puntuaciones típicas
  1. Introducción al análisis conjunto de variables
  2. Asociación entre dos variables cualitativas
  3. Correlación entre dos variables cuantitativas
  4. Regresión lineal
  1. Conceptos previos de probabilidad
  2. Variables discretas de probabilidad
  3. Distribuciones discretas de probabilidad
  4. Distribución normal
  5. Distribuciones asociadas a la distribución normal
  1. Estadística inferencial
  2. La hipótesis
  3. Contraste de hipótesis
  1. Definición de biomateriales
  2. Evolución del campo de los biomateriales
  3. Definición de biocompatibilidad
  4. Modo de empleo
  5. Primer registro de uso de biomateriales
  6. Evolución a lo largo de la historia
  7. Materiales de origen biológico
  1. Biomateriales usados de forma más común
  2. Materiales férreos
  3. Materiales no férreos
  4. Materiales metálicos
  5. Materiales no metálicos
  1. Biología computacional
  2. Bioinformática
  3. Conceptos básicos introductorios a la informática
  1. La herencia, perspectiva histórica
  2. ¿Qué se entiende por genética?
  3. Ácidos nucleicos
  4. Genética molecular
  5. Las mutaciones
  6. División celular
  1. Organización molecular y funcional del genoma humano
  2. Mutaciones génicas y enfermedades asociadas
  3. Mutaciones cromosómicas y enfermedades asociadas
  4. Herencia mitocondrial y enfermedades asociadas
  1. Los hidratos de carbono o glúcidos
  2. Funciones de los glúcidos
  3. Los lípidos
  4. Clasificación de los lípidos
  5. Principales moléculas lipídicas
  6. Las proteínas
  7. Clasificación y funciones de las proteínas
  1. Los cromosomas
  2. El cariotipo
  3. Cultivo de cromosomas y procesamiento del material
  4. Métodos de tinción y bandeo cromosómico
  5. Nomenclatura citogenética
  6. Alteraciones cromosómicas
  7. Caso práctico: análisis del cariotipo
  1. Localización y enmascaramiento de secuencias repetidas
  2. Métodos de comparación
  3. Análisis de la secuencia de ADN a nivel nucleótido
  4. Análisis de señales
  5. Búsqueda en bases de datos de secuencias expresadas
  6. Tipos de bases de datos biológicas
  1. Análisis de secuencias y genomas
  2. - Alineación de secuencias

  3. Detección y modelado de genes
  4. Herramientas para el análisis de genomas
  5. Comparación de genomas
  6. Selección de rutas metabólicas
  7. Métodos para el análisis de datos masivos en genómica funcional y proteómica
  1. Unidades funcionales: Procesador, memoria y periféricos
  2. Arquitecturas: Microprocesadores RISC y CISC
  3. Redes y comunicaciones
  4. Sistemas operativos: Visión funcional -servicios suministrados, procesos, gestión y administración de memoria, sistemas de entrada y salida y sistemas de ficheros-
  5. Tipos de periféricos en biotecnología
  6. Herramientas de navegación
  1. Sistemas de almacenamiento de datos de origen biológico
  2. Sistemas de control distribuido
  3. Herramientas de software para diseño de bases de datos relacionales
  4. Bases de datos de biología molecular
  5. Lenguajes y programas especializados de utilización en biotecnología
  6. Programas de estadística y de representación gráfica
  7. Herramientas de depuración informática
  8. Optimizadores de consultas
  1. Normas de calidad para el funcionamiento de los dispositivos y herramientas de software
  2. Normas de calidad para detectar anomalías en el funcionamiento del hardware y el software
  3. Copias de seguridad de la información de los datos del equipo
  4. Libro de registro de las copias de seguridad
  5. Manuales de herramientas de búsqueda
  6. Procesos de optimización y algoritmos aplicables en biotecnología
  7. Programas relacionados con el análisis de secuencias de ácidos nucleicos y otras moléculas
  8. Programas relacionados con análisis de variabilidad genética mediante marcadores moleculares
  9. Administración, seguridad y ética en entornos informáticos
  10. Privacidad de la información genética
  11. Proceso éticamente adecuado de la información genética gestionada
  1. Modelos numéricos en biomedicina
  2. Fundamentos de la modelización del sistema
  3. Identificación de sistemas de control biomédicos
  4. Optimización del control de biosistemas
  1. Concepto de modelos y biosistemas
  2. Introducción a las técnicas de modelado y simulación
  3. Tipos de modelos y componentes
  4. Características de los sistemas
  5. Evolución y tendencias actuales
  1. Diferencias entre sistemas lineales y no lineales
  2. Modelos biológicos dinámicos
  3. Dinámica no lineal y sistemas complejos
  1. Técnicas de simulación en biomedicina
  2. Simulación quirúrgica mediante técnicas de realidad virtual
  3. Simulación y modelos experimentales en el aprendizaje de la cirugía de mínima invasión
  1. Concepto e historia
  2. Bases de la robótica actual
  3. Plataformas móviles
  4. Crecimiento esperado en la industria robótica
  5. Límites de la robótica actual
  1. Inteligencia natural y artificial
  2. Inteligencia artificial y cibernética
  3. Autonomía en robótica
  4. Sistemas expertos
  5. Agentes virtuales con animación facial por ordenador
  6. Actualidad
  1. La robótica aplicada al ser humano: biónica
  2. Reseña histórica de las prótesis
  3. Diseño de prótesis en el siglo XX
  4. Investigaciones y desarrollo recientes en diseño de manos
  5. Sistemas protésicos
  6. Uso de materiales inteligentes en las prótesis
  1. Introducción
  2. Cómo crear un archivo
  3. Definir variables
  4. Variables y datos
  5. Tipos de variables
  6. Recodificar variables
  7. Calcular una nueva variable
  8. Ordenar casos
  9. Seleccionar casos
  1. Introducción
  2. Análisis de frecuencias
  3. Tabla de correlaciones
  4. Diagramas de dispersión
  5. Covarianza
  6. Coeficiente de correlación
  7. Matriz de correlaciones
  8. Contraste de medias
  1. 1.Test de normalidad
  2. Análisis de varianza
  3. Comparación de medias
  4. Realización y maquetación de gráficos
  5. Estadística descriptiva
  1. Definición de las variables
  2. Comandos utilizados para comparación de variables
  3. Comandos utilizados para correlación lineal
  4. Elaboración de gráficos mediante R
  5. Comandos utilizados para estadística descriptiva
  1. Comandos para estadística descriptiva
  2. Formulario
  3. Anova
  4. Elaboración de gráficos
  5. Chi cuadrado
  1. ¿Qué es Past?
  2. Introducción de datos
  3. Análisis de variables
  4. Índices de diversidad
  5. Otros análisis de interés
  1. Introducción a la programación de Bases de Datos.
  2. Aplicaciones de uso biotecnológico en ordenadores y herramientas web relacionadas (Consultas de Bases de datos en biología molecular: SRS).
  3. Herramientas de navegación.
  4. Manejo de programas de representación gráfica.
  5. Adaptación de la programación mediante scripts en Perl.
  6. Sistemas de almacenamiento de datos de origen biológico.
  7. Tipos de bases de datos biológicas.
  8. Modelos de integración.
  9. Programas relacionados con el análisis de secuencias de ácidos nucleicos y otras moléculas.
  10. Programas relacionados con análisis de variabilidad genética mediante marcadores moleculares.
  1. Localización y enmascaramiento de secuencias repetidas.
  2. Métodos de comparación.
  3. Análisis de la secuencia de ADN a nivel de nucleótido.
  4. Análisis de señales.
  5. Búsqueda en bases de datos de secuencias expresadas.
  6. Tipos de bases de datos biológicas.
  7. Referencias cruzadas con otras bases de datos.
  8. Bases de datos de secuencias.
  9. Principales bases de dato
  10. Diseño de primers para PCR y qRT-PCR
  1. ¿Qué es una filogenia?
  2. Software de análisis filogenético
  3. Análisis filogenéticos según genomas
  4. Interpretación de resultados
  1. Concepto de metagenómica
  2. Tipos de muestras que pueden tomarse para análisis metagenómicos
  3. Secuenciación de DNA de muestras destinadas a análisis metagenómicos mediante NGS (Next Generation sequence)
  4. Bases de datos de referencia
  5. Análisis estadístico
  1. Introducción a la secuenciación de ADN
  2. Secuenciación química de Maxam y Gilbert
  3. Secuenciación de Sanger
  4. Métodos avanzados y secuenciación de novo
  5. NGS (Next Generation sequencing)
  6. El Proyecto Genoma Humano
  1. Análisis de datos derivados de Microarrays
  2. Análisis de datos derivados de qRT-PCR
  3. Análisis de datos derivados de RNA-seq
  4. Análisis de datos derivados de análisis proteómico

Titulación de Master bioinformática

Titulación Universitaria de Máster de Formación Permanente en Bioinformática y Bioestadística con 1500 horas y 60 créditos ECTS por la Universidad Católica de Murcia
UCAMEDUCAOPEN
UCAM_DIPLOMA

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Doctor en Ecología, Licenciado en Biología y cuenta con un Master en Estadística Aplicada de la Universidad de Granada.
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¿Qué hace un bioinformático?

La bioinformática es una disciplina, que como su propio nombre indica, es una convergencia entre biología e informática. Por tanto, para realizar los distintos avances e investigaciones de biología hace uso de los nuevos medio tecnológicos y de la informática. 

En consecuencia, la bioinformática es una rama a través de la cual se consigue obtener, almacenar, analizar y difundir los datos biológicos de una manera mucho más sencilla y eficiente. 

El principal objetivo de la bioinformática es llevar a cabo un análisis, de una manera mucho más sencilla, de los datos obtenidos de las investigaciones biológicas, por ejemplo la identificación de genes, el establecimiento de relaciones evolutivas, etc. 

Las principales aplicaciones de la bioinformática son:

  • Analizar secuencias y genomas, por medio del análisis de la biología a través de la informática, se consigue la determinación de los genomas y secuencias para así conocer en profundidad las enfermedades y virus. 
  • Descubrimiento de fármacos, la bioinformática también puede ser impulsora de la creación de medicina y fármacos de una manera mucho más sencilla. 
  • Predicción de enfermedades, por medio de la informática, es más fácil establecer comparaciones sobre los patrones de desarrollo de enfermedades. De esta manera se consigue realizar los diagnósticos más rápidamente. 

¿Para qué sirve la bioestadística?

La bioestadística es una rama que realiza los distintos estudios e investigaciones biológicas por medio de los métodos estadísticos. De esta forma, es mucho más sencillo su interpretación y análisis.

La bioestadística ayuda a conocer qué datos deben recogerse para así poder analizarlos de manera más sencilla y extraer conclusiones. Por otra parte, es más sencillo de esta forma realizar gráficos que ayuden a interpretar los datos obtenidos. 

Con esta disciplina matemática la biología se convierte en alguno mucho más eficaz. En este Máster Bioinformática podrás aprender en profundidad todo lo necesario sobre estadística, como el muestreo, las medidas de tendencia, el contraste de hipótesis, etc. 

Introducción a la biología computacional

La biología computacional es una rama que realiza las investigaciones biológicas oportunas por medio de los sistemas de computación, las bases de datos, las matemáticas, estadísticas, etc. De esta forma es mucho más fácil la organización, almacenamiento y el análisis de datos en gran cantidad, como investigaciones, ensayos, etc. 

Robótica en medicina

La robótica en la rama de medicina es el sistema a través del cual se han implantado máquinas robóticas que están automatizadas para llevar a cabo y desarrollar determinadas funciones de medicina. Por tanto, estos robots están diseñados para establecer ayuda a médicos y cirujanos en el desarrollo de las determinadas funciones que tienen que realizar en su servicio médico. 

La robótica, en consecuencia, se basa en el estudio y diseño de robots. En los últimos años, el auge de las tecnologías ha favorecido al aparecimiento y creación de nuevos robots que facilitan en gran medida el día a día de las personas. 

Por medio de la robótica se intenta, automatizar el trabajo de los perfiles sanitarios, como los médicos. De esta forma se consigue alcanzar la máxima precisión y minimizar los errores que las personas pueden realizar en cualquier trabajo sanitario. 

Las principales aplicaciones de la robótica en medicina han sido las cirugías, la rehabilitación, las prótesis, etc.

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Master bioinformática

Si te interesa este sector y quieres seguir profundizando sobre las mejores salidas profesionales de la bioinformática, te recomendamos el siguiente post de nuestro blog: /blog/las-mejores-salidas-profesionales-de-la-bioinformatica

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