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R para ciencias biológicas y de la salud
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Características
Horario
7:00 PM a 9:00 PM. Hora de la Ciudad de México
Diploma
Constancia con valor curricular por las horas impartidas.
Plataforma
Google Meet y Google Classroom
Modalidad
En línea (En vivo)
Duración
20 horas totales (16 horas en 8 sesiones y 4 horas extracurriculares)
Fechas
12, 14, 19, 21, 26, 28 de mayo, 2 y 4 de junio de 2026
Sobre el curso
Proporcionar a los participantes un conocimiento sólido y práctico del lenguaje de programación R, enfocado en la manipulación, análisis y visualización de datos, para habilitarlos en la aplicación de técnicas estadísticas y bioestadísticas en investigaciones y proyectos profesionales, preparándolos así para desafíos avanzados en el campo de la bioestadística.
Dirigido a biólogos, bioinformáticos, investigadores de ciencias de la salud, estadísticos, profesionales de ciencia de datos, estudiantes, académicos, especialistas en salud pública, profesionales en industrias farmacéuticas y biotecnológicas.
Características
Que aprenderás
• Introducir a los participantes en la historia y los fundamentos del lenguaje R, destacando su importancia y aplicabilidad en el análisis de datos.
• Desarrollar habilidades en la configuración y uso eficiente del entorno de desarrollo RStudio, incluyendo la gestión de proyectos y la organización de scripts.
• Capacitar a los estudiantes en el manejo de paquetes y repositorios esenciales para R, como CRAN y GitHub, facilitando la instalación de herramientas y la colaboración en proyectos.
• Instruir sobre los tipos de datos y estructuras en R, así como en las operaciones básicas para su manipulación y análisis, sentando las bases para análisis estadísticos complejos.
• Enseñar técnicas para la edición, exploración y limpieza de datos, preparando a los participantes para manejar y preparar conjuntos de datos reales para análisis.
• Proporcionar conocimientos y prácticas en la visualización avanzada de datos utilizando paquetes como ggplot2 y Bioconductor, mejorando la interpretación y comunicación de resultados estadísticos.
• Fomentar el análisis y la creación de funciones personalizadas en R para mejorar la eficiencia y reproducibilidad de los trabajos de investigación.
• Inculcar las mejores prácticas en reproducibilidad y documentación mediante el uso de R Markdown, preparando a los estudiantes para compartir sus hallazgos de manera clara y profesional.
• Ofrecer experiencias prácticas a través de ejercicios y estudios de caso que reflejen aplicaciones reales en bioestadística, consolidando el aprendizaje y la aplicabilidad de las habilidades adquiridas.
Módulos del curso
1. Entorno de trabajo y gestión de proyectos.
2. Manejo de paquetes y repositorios.
3. Edición y exploración de datos.
4. Integración, limpieza y visualización de datos.
5. Automatización y funciones personalizadas.
6. Reproducibilidad y documentación.
7. Aplicaciones prácticas en R.
8. Preparación para la bioestadística.
Ponente(s)
M. en C. Enrique Ambrocio Ortiz: Químico Farmacéutico Biólogo por parte de la UAM Xochimilco. Maestro en Ciencias de la Salud por parte de la Escuela Superior de Medicina del IPN y Doctor en Ciencias Biológicas por 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 Mexicano de Genética en el área práctica.
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