12 meses
15-06-2025
60
1500
6 meses
$ 3.900
La Maestría en Oncología Médica, Genómica y Big Data de ISEIE Ecuador es un programa académico de vanguardia que integra las últimas tecnologías en el tratamiento del cáncer, con un enfoque en el análisis genómico y el uso de Big Data para la personalización de los tratamientos.
En nuestra maestría los estudiantes adquieren una comprensión profunda de los procesos moleculares y genéticos que subyacen al cáncer, al mismo tiempo que desarrollan habilidades avanzadas para aplicar herramientas de análisis de datos masivos (Big Data) en la práctica clínica oncológica.
La Institución Superior Estudios Innovadores Europeos estar enfocado en la mejora profesional de su participante, ofreciéndole el mejor conocimiento posible en Oncología Médica, Genómica y Big Data. Gracias a una distinción única y con demanda en el campo de esta especialidad, el egresado acabará teniendo amplias posibilidades de mejorar su actual puesto de trabajo, al igual que su propio prestigio Médico.
Nuestro master ofrece la posibilidad de profundizar y actualizar los conocimientos en esta materia, con el uso de una tecnología educativa vanguardista. Ofreciendo una visión global y al mismo tiempo poniendo el foco en los aspectos más importantes e innovadores de la medicina.
El máster en oncología médica, genómica y big data es un programa de formación avanzado que tiene como objetivo preparar a los estudiantes para trabajar en el campo de la oncología, con un enfoque especial en la aplicación de la genómica y el análisis de big data en el diagnóstico y tratamiento del cáncer.
ISEIE tiene como objetivo promover la educación de calidad, la investigación de alto nivel y los estudios de excelencia en todo el mundo.
La titulación que reciben nuestros estudiantes son reconocidas en las empresas más prestigiosas.
ISEIE cuenta con una trayectoria formativa basada en años de experiencia y preparación de profesionales cualificados.
Alto porcentaje de aquellos que han estudiado un MBA han incrementado su salario
Según estudios, los perfiles más buscados son los que cuentan con formación académica superior.
Nuestro sistema educativo le permite compatibilizar de un modo práctico y sencillo los estudios con su vida personal y profesional.
Nuestro plan interno de calidad del instituto persigue diversos objetivos, como el aumento de la satisfacción de los estudiantes, el cumplimiento de los objetivos de calidad establecidos, el desarrollo de una cultura de calidad, el reforzamiento de la relación entre el personal y la universidad, y el mejoramiento continuo de los procesos.
De esta forma, el profesional que acceda al programa encontrarás el contenido más vanguardista y exhaustivo relacionado con el uso de materiales innovadores y altamente eficaces, conforme a las necesidades y problemáticas actuales, buscando la integración de conocimientos académicos y de formación profesional, en un ambiente competitivo globalizado.
Todo ello a través de de material de estudio presentado en un cómodo y accesible formato 100% online.
El empleo de la metodología Relearning en el desarrollo de este programa te permitirá fortalecer y enriquecer tus conocimientos y hacer que perduren en el tiempo a base de una reiteración de contenidos.
Módulo 5. Técnicas de extracción de datos genómicos
5.1. Introducción al “Scraping Data”
5.2. Importación de archivos de datos de hoja de cálculo almacenados online
5.3. Scraping de texto HTML
5.4. Scraping los datos de una tabla HTML
5.5. Aprovechar las API para Scraping de los datos
5.6. Extraer la información relevante
5.7. Uso del paquete rvest de R
5.8. Obtención de datos distribuidos en múltiples páginas
5.9. Extracción de datos genómicos de la plataforma “My Cancer Genome”
5.10. Extracción de información sobre genes de la base de datos” HGNC HUGO Gene Nomenclature Committee”
5.11. Extracción de datos farmacológicos de la base de datos “OncoKB” (Precision Oncology Knowledge Base)
Módulo 6. Análisis de datos, Big Data en salud, trazabilidad e inteligencia artificial
6.1. Los datos
6.1.1. Ciclo de vida del dato
6.2. Aplicación de ciencias de los datos y Big Data en salud
6.3. Estado del arte en salud e inteligencia artificial
6.3.1. Usos de la IA en salud
6.4. Técnica de cadena de bloques (Blockchain)
6.5. Realidad virtual, aumentada, Internet de las Cosas (IoT) y domótica
6.5.1. Usos de la realidad virtual/aumentada en salud
6.5.2. Usos de IoT en salud
6.5.3. Usos de la domótica en salud
6.6. Inteligencia artificial centrada en el paciente: redes neuronales, chatbots, aprendizaje automático
6.7. Aplicaciones emergentes en el cuidado de la salud usando IA
6.7.1. Principales aplicaciones emergentes de IA en salud
6.8. Bioinformática
6.9. Semántica web en salud
6.9.1. Lenguajes de uso en terminología semántica
6.10. Estrategia de implantación de IA
Módulo 7. Nuevas técnicas en la era Genómica
7.1. Entendiendo la nueva tecnología: Next Generation Sequence (NGS) en la práctica clínica
7.1.1. Introducción
7.1.2. Antecedentes
7.1.3. Problemas en la aplicación de la secuenciación Sanger en Oncología
7.1.4. Nuevas técnicas de secuenciación
7.1.5. Ventajas del uso de la NGS en la práctica clínica
7.1.6. Limitaciones del uso de la NGS en la práctica clínica
7.1.7. Términos y definiciones de interés
7.1.8. Tipos de estudios en función de su tamaño y profundidad
7.1.9. Etapas en la secuenciación NGS
7.1.10. Anotación y clasificación de variantes
7.2. Secuenciación DNA y análisis bioinformático
7.2.1. Introducción
7.2.2. Software
7.2.3. Procedimiento
7.3. Secuenciación RNA y análisis bioinformático
7.3.1. Introducción
7.3.2. Software
7.3.3. Procedimiento
7.4. Tecnología ChIP-seq
7.4.1. Introducción
7.4.2. Software
7.4.3. Procedimiento
7.5. Big Data aplicado a la oncología genómica
7.5.1. El proceso de análisis de datos
7.6. Servidores genómicos y bases de datos de variantes genéticas
7.6.1. Introducción
7.6.2. Servidores genómicos en web
7.6.3 Arquitectura de los servidores genómicos
7.6.4 Recuperación y análisis de datos
7.6.5. Personalización
7.7. Anotación de variantes genéticas
7.7.1. Introducción
7.7.2. ¿Qué es la llamada de variantes?
7.7.3. Entendiendo el formato VCF
7.7.4. Identificadores de variantes
7.7.5. Análisis de variantes
7.7.6. Predicción del efecto de la variación en la estructura y función de la proteína
Módulo 8. Trabajo de fin de Máster
Dirigido a ginecólogos, obstetras, estudiantes y profesionales del ámbito sanitario que quieran profundizar conocimientos en esta área del saber.
Al concluir el máster, los participantes serán galardonados con una titulación oficial otorgada por ISEIE Innovation School. Esta titulación se encuentra respaldada por una certificación que equivale a 60 créditos ECTS (European Credit Transfer and Accumulation System) y representa un total de 1500 horas de dedicación al estudio.
Esta titulación de ISEIE no solo enriquecerá su imagen y credibilidad ante potenciales clientes, sino que reforzará significativamente su perfil profesional en el ámbito laboral. Al presentar esta certificación, podrá demostrar de manera concreta y verificable su nivel de conocimiento y competencia en el área temática del programa.
Esto resultará en un aumento de su empleabilidad, al hacerle destacar entre otros candidatos y resaltar su compromiso con la mejora continua y el desarrollo profesional.
Una vez que haya completado satisfactoriamente todos los módulos del Máster en Oncología Médica, Genómica y Big data ISEIE, deberá llevar a cabo un trabajo final en el cual deberá aplicar y demostrar los conocimientos que ha adquirido a lo largo del programa.
Este trabajo final suele ser una oportunidad para poner en práctica lo que ha aprendido y mostrar su comprensión y habilidades en el tema.
Puede tomar la forma de un proyecto, un informe, una presentación u otra tarea específica, dependiendo del contenido y sus objetivos.
Recuerde seguir las instrucciones proporcionadas y consultar con su instructor o profesor si tiene alguna pregunta sobre cómo abordar el trabajo final.
Descubre las preguntas más frecuentes y sus respuestas, de no e no encontrar una solución a tus dudas te invitamos a contactarnos, estaremos felices de brindarte más información
El máster en oncología médica, genómica y big data es un programa de formación avanzado que proporciona a los estudiantes una comprensión profunda de la biología molecular del cáncer, la genética y la epigenética de los tumores, así como una formación en las técnicas más avanzadas de diagnóstico y tratamiento de la enfermedad.
La mayoría de los programas de máster en oncología médica, genómica y big data requieren que los estudiantes tengan una licenciatura en ciencias de la salud o una disciplina relacionada. Además, es posible que se requieran cartas de recomendación, una declaración de propósito y calificaciones académicas.
Los estudiantes pueden esperar adquirir habilidades y conocimientos avanzados en biología molecular del cáncer, genómica del cáncer, análisis de big data en oncología y terapias innovadoras en oncología. Además, aprenderán a aplicar estas habilidades y conocimientos en la investigación del cáncer y la toma de decisiones clínicas.
Los graduados del máster en oncología médica, genómica y big data estarán bien preparados para trabajar en centros de investigación de vanguardia, hospitales y clínicas privadas, así como en la industria farmacéutica. También pueden optar por seguir una carrera en la educación o la investigación académica.
El programa de máster en oncología médica, genómica y big data puede durar entre uno y dos años, dependiendo del programa y el formato de enseñanza.
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