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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

27, 29 de enero, 3, 5, 10, 12, 17 y 19 de febrero 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

• 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 avanzadas 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.

Módulos del curso

1. Historia y fundamentos de R.
2. Entorno de trabajo y gestión de proyectos.
3. Manejo de paquetes y repositorios.
4. Conceptos básicos de programación en R.
5. Edición y exploración de datos.
6. Integración, limpieza y visualización de datos.
7. Automatización y funciones personalizadas.
8. Reproducibilidad y documentación.
9. Aplicaciones prácticas en R.
10. 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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Image by Philipp Katzenberger

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