catalog.program.info

Maestría en Biomedicina con mención en Big Data y Bioinformática
Posgrado reconocido por SENESCYT y autorizado por el CES: RPC-SO-12-No.215-2024
Bolsa de empleo
Bolsa de empleo
Financiación
Posibilidad de financiación
Modalidad
Online
Ventajas
La Maestría en Biomedicina con mención en Big Data y Bioinformática de IMF en colaboración con la Universidad San Gregorio de Portoviejo es un programa de posgrado vanguardista, diseñado especialmente para profesionales en el ámbito de las ciencias biológicas y disciplinas afines que buscan especializarse en el análisis y gestión de grandes volúmenes de datos en el sector biomédico. Este innovador programa prepara a los estudiantes para enfrentar los desafíos actuales en investigación y salud pública, utilizando tecnologías emergentes y herramientas avanzadas de Big Data y Bioinformática.
Los módulos del programa abarcan una amplia gama de temáticas, desde las fuentes de conocimiento biomédico hasta la implementación de inteligencia artificial en salud. Los estudiantes explorarán tecnologías biómicas a gran escala y su aplicación en enfermedades oncológicas, cardiovasculares y otras condiciones complejas. Además, recibirán formación en medicina de precisión, gestión de la innovación y bioética, preparándolos para liderar proyectos en un entorno en constante evolución.
Este programa es accesible para postulantes sin experiencia previa en programación o desarrollo de software, ya que se enfoca en el aprendizaje de metodologías y herramientas de big data y bioinformática, esenciales para la investigación en biomedicina. A lo largo del programa, los estudiantes adquirirán competencias en el manejo y análisis de grandes volúmenes de datos biológicos, así como en la aplicación de técnicas bioinformáticas para resolver problemas complejos en el ámbito de la salud.
Matricularse en la Maestría en Biomedicina con mención en Big Data y Bioinformática de IMF y la Universidad San Gregorio de Portoviejo representa una oportunidad única para profesionales que buscan liderar en la intersección de la medicina, la tecnología, y la ciencia de datos. En un contexto donde la generación y análisis de datos biomédicos es crucial, este programa ofrece:
Más detalles
El programa está dirigido a titulados de tercer nivel de grado en ciencias biológicas y afines:
Es ideal para aquellos profesionales comprometidos con la innovación en salud, investigación biomédica, que busquen profundizar en el análisis de datos para mejorar diagnósticos y tratamientos.
Esta maestría busca formar profesionales altamente calificados en el ámbito de la biomedicina, con especialización en el manejo, análisis e interpretación de datos biomédicos. Estos profesionales estarán equipados con las herramientas y competencias necesarias para liderar investigaciones innovadoras, optimizar la atención sanitaria y contribuir al avance del conocimiento en salud y tecnología. A través de la integración de Big Data y bioinformática, desarrollarán habilidades para identificar y analizar correlaciones y patrones en grandes volúmenes de datos, lo que les permitirá interpretar información biológica de manera eficiente y efectiva. De esta forma, se posicionarán como líderes en el campo biomédico, preparados para enfrentar los desafíos del futuro y transformar la práctica de la salud.
Objetivos específicos
Titulación de tercer nivel de grado.
Análisis de modelos prácticos para el desarrollo del examen de carácter complexivo.
La metodología es 100% en línea, permitiendo interacciones en tiempo real entre docentes y estudiantes.
A través del Campus Virtual el alumno accede de forma sencilla, amigable e intuitiva, a todos los recursos y contenidos necesarios para alcanzar el desarrollo de las competencias y destrezas necesarias. Recursos didácticos que por su diseño optimizan el tiempo y así permiten alcanzar una experiencia de aprendizaje eficaz.
Siguiendo el diseño y la secuencia didáctica el alumno determina la carga y ritmo de trabajo, pudiendo en todo momento a través de la plataforma solicitar la guía y apoyo de los profesores y tutores.
El modelo se completa con tutorías, clases y experiencias prácticas virtuales en tiempo real, interaccionando el alumno con el profesor para desarrollar o profundizar aspectos prácticos y relevantes del contenido de la materia.
La maestría organiza las diez materias que la componen, en dos periodos académicos ordinarios de 18 semanas de duración, por lo que el alumno dispone de cinco semanas para alcanzar los objetivos de aprendizaje de cada materia.
Las tutorías, clases y experiencias prácticas virtuales síncronas (en tiempo real) se imparten en viernes por la tarde y sábado y domingo por la mañana. (* El horario se ajustará a la secuencia docente, buscando ser compatible con la actividad laboral)
La duración de la unidad de titulación será de 240 horas. Los estudiantes podrán optar por completar las siguientes opciones:
La Maestría en Biomedicina con mención en Big Data y Bioinformática está diseñada para preparar a los profesionales a enfrentar los desafíos contemporáneos en el ámbito de la salud, proporcionando una formación sólida en el análisis e interpretación de grandes volúmenes de datos biomédicos. Este programa no solo imparte conocimientos avanzados en bioinformática, genómica computacional y análisis de datos, sino que también fomenta el desarrollo de habilidades críticas en investigación, gestión de proyectos y ética profesional.
Los egresados podrán desempeñarse en diversos sectores, como la investigación biomédica, la industria farmacéutica y biotecnológica, la salud pública, el desarrollo de software biomédico, y la gestión de proyectos de innovación en salud. Además, tendrán la oportunidad de actuar como asesores en la integración de soluciones de Big Data y bioinformática, contribuir a proyectos de inteligencia artificial en salud y desempeñarse como docentes e investigadores.
Las salidas profesionales y cargos a los que pueden aspirar los graduados de esta maestría incluyen:
Nuestro personal experto te acompañará para ofrecerte la atención personalizada que necesitas
catalog.program.info