loader image

DIPLOMADO ANÁLISIS DE DATOS CON R E INVESTIGACIÓN REPRODUCIBLE PARA BIOCIENCIAS.

Lorenzo Palma
Lorenzo Palma Morales es Periodista, Licenciado en Comunicación Social y Bachiller en Humanidades y Ciencias Sociales de la Universidad Austral de Chile. Diplomado en Periodismo de Investigación de la Universidad de Chile y Magíster en Desarrollo Rural, Becado por CONI- CYT (UACh), Diplomado en Escritura Creativa de No Ficción por la Universidad Alberto Hurtado. En el año 2018 fundó el medio de comunicación nacional y agencia de contenidos www.cienciaenchile.cl, del cual es su director. Ha participado organizando actividades de divulgación y difundiendo resultados de investigación en innumerables proyectos de norte a sur del país.

29 AGOSTO AL 30 DE NOVIEMBRE 2022

DESCRIPCIÓN DEL DIPLOMADO

El Diplomado en Análisis de datos con R e investigación reproducible para Biociencias entrega competencias teóricas y prácticas de la ciencia moderna de datos y de la investigación reproducible con énfasis en Biociencias.

Durante el diplomado, los alumnos desarrollarán habilidades fundamentales para el almacenamiento, lectura, procesamiento, análisis y presentación de resultados dinvestigación usando los softwares R, Rstudio y Rmarkdown.

Además, bajo el paradigma de la investigación reproducible los estudiantes utilizarán el software de control de versiones Github para el desarrollo de un proyecto personal de análisis de datos. Los contenidos del curso se explican usando diferentes casos de estudio con énfasis en Biociencias.

PERFIL DEL PARTICIPANTE

Profesionales o graduados de Agronomía, Biología, Biología Marina, Bioquímica, Biotecnología, Microbiología, veterinaria y áreas afines a la investigación con organismos vivos y recursos biológicos.

PROGRAMA DEL DIPLOMADO

PROGRAMA DIPLOMADO EN ANÁLISIS DE DATOS CON R PARA BIOCIENCIAS

POSTULACIONES

Hasta el 28 de agosto o hasta completar cupos.

POSTULA A NUESTRO DIPLOMADO R PARA BIOCIENCIAS AQUÍ

VALOR DEL DIPLOMADO

Valor total: CLP$ 1.200.000; (US$1.200 dólares americanos)

Formas de pago: Contado, cuotas (hasta 4), tarjetas de crédito y orden de compra empresas.

BECAS

Beca “ALUMNI PUCV”: 30% de descuento para graduados PUCV.

Beca “POSTGRADO EN BIOCIENCIAS”: 40% de descuento para estudiantes de magister o doctorado en disciplinas afines a las Biociencias, chilenos o extranjeros.

Beca “FUNCIONARIO PÚBLICO”: 50% de descuento para funcionarios de instituciones públicas o estatales chilenas o extranjeras.

Las becas son individuales y no son transferibles a otras personas o cursos, las becas no son acumulables.

EQUIPO DOCENTE

José Gallardo Matus
Doctor en Ciencias, mención Ecología y Biología Evolutiva por la Universidad de Chile.
Profesor de genética y genómica aplicada en la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso.

 

 

María Angélica Rueda Calderón
Doctora en Ciencias Agropecuarias por la Universidad Nacional de Córdoba, Argentina.
Investigadora post-doctoral de la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso.

 

CONTENIDOS DEL CURSO
UNIDAD 1. INVESTIGACIÓN REPRODUCIBLE Y ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS

Subtópico 1.1.- Investigación reproducible con R, Rstudio, Rmarkdwon y GitHub.
Subtópico 1.2.- Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad.
Subtópico 1.3.- Análisis exploratorio de datos.

UNIDAD 2. INFERENCIA ESTADÍSTICA

Subtópico 2.1.- Inferencia estadística y formulación de hipótesis.
Subtópico 2.2.- Pruebas de contraste de hipótesis.
Subtópico 2.3.- Anova, pruebas a posteriori.
Subtópico 2.4.- Evaluación de supuestos de las pruebas paramétricas.
Subtópico 2.6.- Tablas de contingencia.
Subtópico 2.6.- Pruebas de Wilcoxon y Kruskal – Wallis.

UNIDAD 3. MODELOS LINEALES Y ANÁLISIS DE SUPERVIVENCIA

Subtópico 3.1.- Modelos lineales.
Subtópico 3.2.- Modelos lineales generalizados.
Subtópico 3.3.- Modelos mixtos.
Subtópico 3.4.- Análisis de supervivencia.
Subtópico 3.5.- Técnicas de Análisis Multivariante.

REQUISITOS DE CONOCIMIENTOS TEÓRICOS Y COMPETENCIAS PRÁCTICAS

Título profesional o licenciatura.

Inglés: Los softwares R, Rstudio y Rmarkdown, así como todas las librerías de análisis estadístico que se usarán en el curso solo están disponibles en inglés. Alumnos sin competencias de lectura en inglés no deberían tomar el curso.

Programación con R: Deseable pero no excluyente. Los alumnos sin experiencia previa en programación con R deben considerar 4 horas de estudio y autoaprendizaje adicional por semana para poder alcanzar una comprensión avanzada de los objetivos de aprendizaje del curso.

CERTIFICACIÓN

Se entregará certificación de aprobación del curso a los alumnos que alcancen un 80% de asistencia a las clases sincrónicas y realicen de forma satisfactoria el 80% de las tareas del curso.

Etiquetas de esta publicación

Artículos
relacionados

Descubre novedades en publicaciones científicas destacadas