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10/02/2023

Diplomado Investigación Biomédica

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Número de Registro Oficial

17DAP57319
Secretaría de Educación del Estado de Morelos (SEEM)

Duración

200 HRS.

Modalidad Híbrida

Clases online: Sábados de 6:00 pm a 8:00 pm
%cocid%Todas las clases que se tengan son grabadas y se suben a su espacio académico para su retroalimentación

Plataforma educativa de apoyo

A cada estudiante se asigna un usuario y contrasñea para la obtención de material de estudio y retroalimentación.

Inicio

25 de marzo de 2023

Término

15 de octubre de 2023

Inscripción

Al llenar el formulario de registro, nos pondremos en contacto con usted.

Requerimientos

  1. Conocimientos básicos del uso de la computadora
  2. Sistema operativo Windows (Preferentemente)

Una vez que hayamos recibido su solicitud de inscripción le mandaremos los costos de acuerdo al calendario de costos, los datos bancarios, y le estaremos solicitando la siguiente documentación para abrir su expediente:

  • Copia de credencial de elector o identificación oficial
  • CURP actualizada
  • Copia de cédula profesional de licenciatura, Maestría o Doctorado o Copia de Titulo en su caso (Mínimo Nivel Licenciatura)

*Nota: Una vez comience el diplomado también deberá enviar 3 fotografías tamaño diploma, con las especificaciones que se le indicarán por la Administración de Colegio Científico de Datos.

Costo

🩺COMUNIDAD  IMUMR

Costo de Inscripción: $500.00 MXN

  • En un solo pago$13,500.00 MXN
  • 5 pagos diferidos de 2,900.00 MXN
  • 6 pagos diferidos de 2,400.00 MXN

🩺MÉDICOS GENERALES

Costo de Inscripción: $500.00 MXN

  • Un solo pago 15,000.00 MXN
  • 5 pagos diferidos de 3,200.00 MXN
  • 6 pagos diferidos de 2,800.00 MXN

Pagar a través de transferencia bancaria

BBVA

PROMOTORA DE FORMACIÓN ASML, S.C.

%cocid%Cuenta 0113456544
%cocid%Clave interbancaria 012542001134565445

Información general

¿a QUÍEN VA DIRIGIDO?

Licenciados en Medicina en General,

Nivel mínimo de estudios: Licenciatura

¿cUÁL ES EL OBJETIVO?

Convertirse en un científico de datos profesional con R, aprendiendo su potencialidad, para el procesamiento de datos, interpretando de forma correcta los resultados obtenidos y así, innovar en sus proyectos de investigación biomédica. 

¿POR QUÉ ESTUDIAR EL DIPLOMADO?

1) Totalmente práctico con bases de datos Médicas

2) Solo se le recomienda tener nociones básicas de estadística aplicadas a las ciencias experimentales.

 3) Comprenderá y sabrá aplicar las nociones básicas para poder llevar a cabo una investigación, desde el póster de concepto, cálculos muestrales hasta los distintos tipos de diseños de investigación, entre otros. 

4) Aprenderá las técnicas estadísticas más utilizadas en investigación.

 5) Aplicará las técnicas clásicas paramétricas y no paramétricas, predictivas y de análisis multivariado. 

6) Conocerá y sabrá en qué situaciones aplicar las técnicas robustas en las diferentes técnicas para el tratamiento de falta de supuestos y presencia de datos anómalos. 

7) Aprenderá técnicas de machine learning. 

8) Trabajará estrategias ETL y bases de datos (big data) con cubos OLAP. 

9) Aprenderá a trabajar bases de datos con entorno tidyverse. 

10) Al finalizar obtendrá un diploma oficial con valor curricular por valor de 200 horas y/o 12.5 créditos de la Secretaría de Educación del Estado de Morelos con registro 17DAP57319.

¿CUÁL ES EL TEMARIO GENERAL?

¿DOCENTES TITULARES?

Dr. José Alberto Hernández Aguilar

Doctor en Ingeniería y Ciencias Aplicadas por el Centro de Investigación en Ingeniería y Ciencias Aplicadas de la Universidad Autónoma del Estado de Morelos. Master in Business Administration con Mención Honorífica Por la Universidad de Las Américas Campus Ciudad de México, e Ingeniero en Computación por parte de la UNAM. Su experiencia profesional se ha orientado al desarrollo de sistemas de información orientados a la toma de decisiones, análisis de información mediante minería de datos y a la implementación de algoritmos de optimización en Unidades Gráficas de Procesamiento GPUs. Sus líneas de investigación son: “Sistemas de Información para la toma de Decisiones” y “Optimización, procesamiento en paralelo y minería de datos”. Es miembro fundador del Cuerpo Académico de Investigación de Operaciones e Informática de la FCAeI-UAEM -actualmente en consolidación- y responsable durante el periodo 2018-2020, profesor de la carrera de Licenciatura en Informática y miembro del núcleo académico básico del Programa de Maestría en Optimización y Cómputo Aplicado de la UAEM el cual ingresó al Padrón Nacional de Posgrados de Calidad (PNPC) en Abril del 2017. Fue Candidato al SNI del 2010 al 2012. Del 15 Enero de 2014 al 5 de Mayo estuvo a cargo de la coordinación de Investigación y Posgrado de la FCAeI-UAEM. Desde Agosto del 2010 a la fecha se desenvuelve como Profesor Investigador de tiempo completo en la FCAeI-UAEM. El 31 de Mayo del 2016 obtuvo su definitividad como profesor investigador de tiempo completo Titular A en la FCAEI-UAEM. En 2017 realizo un año sabático posdoctoral en el Instituto Nacional de Energías Eléctricas Limpias (INEEL), en la gerencia de Tecnologías de la Información realizando un proyecto que mejorará la seguridad informática de la red del Instituto. Vinculación: al interior de la UAEM con el área de Ciencias e Ingeniería (CIICAP) y el Instituto de Ciencias, y al exterior con la Universidad Politécnica del Estado de Morelos, la Universidad Autónoma de Querétaro, la Universidad Autónoma de Aguascalientes, la Universidad Autónoma de Ciudad Juárez, La Universidad Juárez Autónoma de Tabasco, la Universidad DaVinci y la Universidad Tecnológica de Honduras. De Junio de 2016 a la fecha, junto con su cuerpo académico publicó cuatro artículos de investigación y dos de divulgación, tituló a un alumno de licenciatura en informática de la UAEM, a dos alumnos de maestría en administración de organizaciones, a un alumno de Maestría en Ciencias Computacionales y Tecnologías de la Información, y a 2 alumnos de Doctorado en Sistemas Computacionales, dirigió un proyecto de transferencia de tecnología para la empresa GONET, generó dos base de datos y el libro de Aplicaciones Modernas de Optimización: La experiencia entre cuerpos académicos.

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