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Maestría en Biología Computacional

Plan de estudios

Modalidad Profundización

La modalidad de profundización consta de 9 cursos (36 créditos) y un proyecto final (4 créditos), para un total de 40 créditos, que están distribuidos en las categorías de fundamentación (5 cursos), profundización (4 cursos) e integración (1 curso de proyecto) que permite al estudiante aplicar los conocimientos y habilidades adquiridos a lo largo de toda la maestría.

Fundamentación:

Un examen de nivelación determinará si el estudiante debe tomar el curso de Fundamentos de Biología Molecular o el curso de Fundamentos de Programación.  En caso que el estudiante no tome estos cursos o uno de estos cursos tiene la posibilidad de tomar uno o dos cursos adicionales de la categoría de integración como electivas.

Profundización:

El estudiante debe tomar 4 cursos de los sugeridos por la coordinación del programa cada semestre. Los cursos se pueden elegir entre la oferta de cursos de profundización (código BCOM) y la oferta de cursos de otras maestrías de la Universidad de los Andes, los cuales serán válidos como electivas.  Consulte la oferta de cursos AQUÍ

Si el estudiante desea tomar un curso que no se encuentra en la lista de cursos válidos, tiene que hacer la solicitud ante la coordinación de la Maestría. En caso de cualquier duda, por favor enviar un correo electrónico a la coordinación de la Maestría.

Integración:

* Pasantía semestral
BCOM-4970 8 créditos

** Pasantía intersemestral
BCOM-4971 4 créditos

Proyecto
BCOM-4980 4 créditos
Prerrequisitos: LENG-4999

Pasantía semestral: La pasantía semestral de 8 créditos es válida como parte del requisito de grado teniendo en cuenta su dedicación, de la siguiente manera:

En la modalidad de profundización:
   Proyecto + electiva
   Electiva

Si el estudiante tiene previsto hacer una pasantía semestral, debe ponerse en contacto con la coordinación de la maestría con al menos un semestre de anticipación al semestre de la pasantía.

La nota de la pasantía será dada por el promedio entre una nota dada después de una presentación oral de 20 min. al final del semestre ante un jurado interno y una nota dada por el jefe o supervisor de la pasantía.

Pasantía intersemestral: La pasantía intersemestral de 4 créditos es válida como parte del requisito de grado teniendo en cuenta su dedicación, de la siguiente manera:

En la modalidad de profundización:
   Proyecto
   Electiva

Si el estudiante tiene previsto hacer una pasantía intersemestral, debe ponerse en contacto con la coordinación de la maestría con al menos un semestre de anticipación al periodo intersemestral de la pasantía.

La nota de la pasantía será dada por el promedio entre una nota dada después de una presentación oral de 20 min. al final del periodo intersemestral ante un jurado interno y una nota dada por el jefe o supervisor de la pasantía.

Proyecto: En la modalidad de profundización, el requisito de grado es un proyecto de 4 créditos a realizar el último semestre. El documento del proyecto se debe entregar a más tardar el último día de clases del semestre y la defensa se hace junto con las defensas de tesis, con 1 jurado interno (en adición al director) y una duración de 20 minutos de presentación con 10 min de preguntas.

Convención:

Curso en la Oferta de Cursos 2021-10

Curso no presente en la Oferta de Cursos 2021-10

Modalidad Investigación

La modalidad de investigación consta de 7 cursos (28 créditos) y un proyecto de tesis (12 créditos), para un total de 40 créditos, que están distribuidos en las categorías de fundamentación (5 cursos), profundización (3 cursos) e integración (2 cursos de tesis) que permite al estudiante aplicar los conocimientos y habilidades adquiridos a lo largo de toda la maestría.

Fundamentación:

Un examen de nivelación determinará si el estudiante debe tomar el curso de Fundamentos de Biología Molecular o el curso de Fundamentos de Programación.  En caso que el estudiante no tome estos cursos o uno de estos cursos tiene la posibilidad de tomar uno o dos cursos adicionales de la categoría de integración como electivas.

Profundización:

El estudiante debe tomar 3 cursos de los sugeridos por la coordinación del programa cada semestre. Los cursos se pueden elegir entre la oferta de cursos de profundización (código BCOM) y la oferta de cursos de otras maestrías de la Universidad de los Andes, los cuales serán válidos como electivas.  Consulte la oferta de cursos AQUÍ

Si el estudiante desea tomar un curso que no se encuentra en la lista de cursos válidos, tiene que hacer la solicitud ante la coordinación de la Maestría. En caso de cualquier duda, por favor enviar un correo electrónico a la coordinación de la Maestría.

Integración:

* Pasantía semestral
BCOM-4970 8 créditos

** Pasantía intersemestral
BCOM-4971 4 créditos

Tesis 4CR
BCOM-4990 4 créditos
Prerrequisitos: LENG-4999

Tesis 8CR
BCOM-4991 8 créditos

Tesis 2 - 4 CR
BCOM-4992 4 créditos

Tesis 2 - 8 CR
BCOM-4993 8 créditos

Pasantía semestral: La pasantía semestral de 8 créditos es válida como parte del requisito de grado teniendo en cuenta su dedicación, de la siguiente manera:

En la modalidad de investigación:
   Tesis I o II de 8 créditos
   Tesis I o II de 4 créditos + electiva
   2 electivas

Si el estudiante tiene previsto hacer una pasantía semestral, debe ponerse en contacto con la coordinación de la maestría con al menos un semestre de anticipación al semestre de la pasantía.

La nota de la pasantía será dada por el promedio entre una nota dada después de una presentación oral de 20 min. al final del semestre ante un jurado interno y una nota dada por el jefe o supervisor de la pasantía.

Pasantía intersemestral: La pasantía intersemestral de 4 créditos es válida como parte del requisito de grado teniendo en cuenta su dedicación, de la siguiente manera:

En la modalidad de investigación:
   Tesis I o II de 4 créditos
   Electiva

Si el estudiante tiene previsto hacer una pasantía intersemestral, debe ponerse en contacto con la coordinación de la maestría con al menos un semestre de anticipación al periodo intersemestral de la pasantía.

La nota de la pasantía será dada por el promedio entre una nota dada después de una presentación oral de 20 min. al final del periodo intersemestral ante un jurado interno y una nota dada por el jefe o supervisor de la pasantía.

Tesis I: En la modalidad de investigación, el requisito de grado es una tesis en total de 12 créditos. El primer curso (Tesis I) puede ser de 4 u 8 créditos. Para este curso, en la semana 6 se hace entrega del anteproyecto, este será evaluado por un jurado interno y se realizará una defensa del anteproyecto en la semana 8 (ante el mismo jurado evaluador). El último día de clase deben entregar un documento de avances en el proyecto el cuál será evaluado por el director de tesis. La nota de la materia se deriva entre la entrega y defensa del proyecto y la entrega final.

Tesis II: En la modalidad de investigación, el segundo curso (Tesis II) es de 4 u 8 créditos de manera tal que sume 12 créditos con el curso de Tesis I. Para este curso se trabaja el mismo cronograma de entregas que para la Maestría en Ciencias Biológicas, incluyendo una defensa pública con 2 jurados (interno y externo) de 30 min de duración y 30 min de preguntas.

Convención:

Curso en la Oferta de Cursos 2021-10

Curso no presente en la Oferta de Cursos 2021-10

Descripción de cursos

Créditos: 4

Objetivo general:

Este curso se diseñó con el fin de proveer a los estudiantes con conceptos básicos sobre el uso de las principales herramientas usadas para el análisis de datos biológicos. En particular nos vamos a centrar en el análisis de estructuras proteicas, de secuencias de nucleótidos al igual que métodos de biología sintética, temas que corresponden a los 3 principales módulos del curso. El curso se realizará por combinación de sesiones teóricas y teórico-prácticas complementadas con el desarrollo de talleres para la evaluación de la comprensión de los diferentes temas.

Sitio Web: https://cursos.virtual.uniandes.edu.co/bcom4001/

Oferta: Bioinformática

Créditos: 4

Objetivo general:

El curso Fundamentos de Programación para Ciencias Biológicas es un curso que busca preparar al estudiante con conocimientos y habilidades fundamentales de la programación orientada a objetos en el ámbito de las ciencias biológicas. La estrategia pedagógica empleada en este curso es el aprendizaje activo basado en casos. En este sentido el curso es una herramienta de trabajo dentro de un proceso de aprendizaje en el cual el estudiante es el principal protagonista. Los casos de estudio están contextualizados en la cotidianidad de los profesionales de las disciplinas relacionadas con la biología. Por consiguiente, se espera que además de adquirir las bases teóricas de la programación orientada a objetos, el estudiante desarrolle las habilidades necesarias para la aplicación de esta teoría a la solución de problemas del mundo real en el dominio de las ciencias biológicas.

Sitio Web: https://cursos.virtual.uniandes.edu.co/bcom4002/

Oferta: Fundamentos de programación para ciencias biológicas

Créditos: 4

Objetivo general:

El curso de Fundamentos de Biología Molecular tiene como fin introducir a estudiantes de áreas diferentes a las Ciencias de la Vida a un conocimiento básico en el dominio de la biología molecular. Inicia con los conceptos más básicos de la célula y los procesos de transferencia de la información genética y llega hasta explicar algunas de las técnicas modernas, incluyendo métodos de secuenciación de ADN de nueva generación, técnicas usadas para evaluar la expresión de genes y proteómica en conjunto con algunas herramientas bioinformáticas básicas asociadas a la interpretación de datos generados por las técnicas mencionadas.

Sitio Web: https://cursos.virtual.uniandes.edu.co/bcom4004/

Oferta: Fundamentos de biología molecular

Créditos: 1

Objetivo general:

Este tutorial de 1 crédito, debe ser inscrito por el estudiante en caso de que desee tomar una materia de pregrado de 3 créditos. El propósito de este tutorial es desarrollar un trabajo extra en el marco del curso de pregrado, con dedicación y alcance equivalente a 1 crédito. ATENCIÓN: la inscripción de un curso de pregrado, así como del tutorial especial deben ser autorizadas previamente por la coordinación del programa y por el profesor del curso de pregrado, quien debe estar de acuerdo en orientar al estudiante en su trabajo suplementario.

Sitio Web: https://cursos.virtual.uniandes.edu.co/bcom4005/

Oferta: Tutorial Especial Biología Computacional

Créditos: 4

Objetivo general:

El curso algoritmos en bioinformática le permitirá conocer los principales algoritmos y técnicas de análisis de datos biológicos que han servido para entender la evolución y funcionamiento de la vida en la Tierra y que forman parte del area de investigación que hoy se conoce como bioinformática. El curso está organizado como un grupo representativo de problemas de bioinformática en los que se verá su motivación biológica, su formalización computacional y algunas de las técnicas más conocidas para resolverlos.

Sitio Web: https://cursos.virtual.uniandes.edu.co/bcom4006/

Oferta: Algoritmos en biología computacional

Créditos: 2

Objetivo general:

This course will give emphasis to 'omics' technologies and bioinformatics analysis applied massively for studies of species diversity, identification of new species, and bioprospecting. Some of the methods to be covered include biodiversity databases, data mining, NGS and 'omics' technologies applied to biodiversity studies, and molecular phylogenetics.

Sitio Web: https://cursos.virtual.uniandes.edu.co/bcom4007/

Oferta: Bioinformática aplicada a estudios de biodiversidad

Créditos: 2

Objetivo general:

In this course, we will develop abilities and knowledge aimed to carry out metabolic network reconstructions of species and model them using strategies based on restrictions derived from physical laws and evolution, then, we will use different strategies to analyze and integrate omics results into these models to finally apply them in satisfying different industry needs including biofuels and organic acids production, finding therapeutics targets in pathogens and formulate bioproducts for the food industry

Sitio Web: https://cursos.virtual.uniandes.edu.co/bcom4008/

Oferta: Modelación de Redes Metabólicas y su Aplicación en la Industria

Créditos: 4

Objetivo general:

A famous evolutionary geneticist once said ‘Nothing in biology makes sense in the light of evolution.’ In biology we often wish to understand why biodiversity exhibits certain phenotypic, genetic and spatial patterns. To answer such questions, we need a comparative context and this context can only come from an understanding of the diversification of life. Phylogenetics is the field dedicated to inferring the history of life on earth at any scale, from populations within species to among phyla across deep evolutionary time. The most data-rich source of information for reconstructing evolutionary history is DNA sequence data. Biology is currently experiencing a technological revolution making genomic-scale data accessible to laboratories around the world. In parallel with these technological advances, computational methods of statistical inference have rapidly developed to take advantage of these larger data sets. The course, Phylogenomics, will introduce students to the fundamental theories and methods in phylogenetic systematics. Topics include an introduction to the 3 schools of inference, modern population genetic approaches to phylogenetics, and statistical tools such as the bootstrap and Bayesian inference.

Sitio Web: https://cursos.virtual.uniandes.edu.co/bcom4101/

Oferta: Filogenómica

Créditos: 4

Objetivo general:

La microbiología moderna se ha consolidado como una ciencia básica y aplicada que ha evolucionado rápidamente a lo largo de la historia. Los microorganismos fueron estudiados en el laboratorio inicialmente, pero con el desarrollo de herramientas y metodologías de análisis, el estudio de la diversidad taxonómica y funcional de los microorganismos in situ (ecología microbiana) adquirió gran relevancia y permitió el conocimiento de esa fracción de organismos que no son accesibles en el laboratorio sea por su dificultad de aislamiento o particularidades ecológicas. El estudio de las interacciones de los microorganismos en su medio permitió determinar su papel fundamental en los ciclos geoquímicos y reciclado de nutrientes, conocer las dinámicas de las comunidades, describir sus adaptaciones e inferir de allí varias aplicaciones biotecnológicas. Este curso está dirigida a estudiantes que deseen profundizar en el conocimiento de la diversidad, funcionalidad y aplicaciones de los microorganismos que habitan distintos ambientes del planeta. En esta asignatura se abordarán temas selectos de la ecología microbiana donde se discutirán los experimentos, metodologías y hallazgos históricos que dieron inicio a la investigación en ese tópico particular, hasta llegar a los resultados más importantes en nuestros días. La formación se complementará introduciendo al estudiante las herramientas de análisis bioinformática básicas utilizadas en estudios sobre microorganismos.

Sitio Web: https://cursos.virtual.uniandes.edu.co/bcom4102/

Oferta: Ecología microbiana y herramientas de análisis bioinformático

Créditos: 4

Objetivo general:

Uno de los retos de la computación de alto rendimiento (HPC) en ciencias biológicas es la accesibilidad de los recursos. La mayoría de los profesionales en ciencias biológicas se centran en los aspectos experimentales de su investigación y no están familiarizados con el entorno HPC. Con frecuencia conocen los algoritmos y los programas necesarios para el análisis de sus datos, pero no tienen la experiencia para utilizarlos de manera eficiente en el entorno HPC. Muy a menudo, el análisis es computacionalmente intensivo y no puede llevarse a cabo de forma local o utilizando herramientas gratuitas de Internet basados en la web. Esto obliga a los grupos de investigación biológica a adquirir sus propios recursos computacionales. El uso de estos recursos puede convertirse en un reto, ya que hay pocas interfaces fáciles de usar para la bioinformática HPC, y los existentes son costosos. Estos problemas se hacen aún más importantes con el aumento del flujo de datos de secuenciación de próxima generación que requieren la integración especializada de infraestructura computacional. El propósito del curso es presentar al estudiante herramientas existentes en computación de alto desempeño para solucionar problemas relacionados con las ciencias biológicas. Conceptos computacionales como la aplicación de computación distribuida y la utilización de tecnologías modernas como la computación en la nube ayudarán a explorar algoritmos aplicados a una amplia gama de temas biológicos.

Sitio Web: https://cursos.virtual.uniandes.edu.co/bcom4103/

Oferta: Computación de alto desempeño para ciencias biológicas

Créditos: 4

Objetivo general:

La estadística y la genética tuvieron una historia común de desarrollo durante el último siglo. Debido a la naturaleza estocástica con la que ocurren procesos como el de reproducción sexual, deriva genética, entre otros, diferentes tipos de herramientas estadísticas se utilizan para estudiar el flujo de información genética a traves del tiempo. Es interesante anotar que el desarrollo de modelos para estudiar genética de poblaciones contribuyó a desarrollar algunas de las herramientas estadísticas que se utilizan actualmente en este y otros campos. Los modelos estocásticos también son importantes para construir algoritmos que permitan analizar apropiadamente datos de nuevas tecnologías de secuenciación para resolver problemas como el descubrimiento de variantes, imputación, haplotipado estadístico y asociación genotipo/fenotipo. Por otra parte, métodos avanzados de agrupamiento como la lógica difusa o el aprendizaje de máquina también juega un papel importante en el estudio de procesos de funcionamiento celular como la interacción entre proteínas, los mecanismos de regulación o la construcción de redes metabólicas. El propósito de este curso es entender las principales técnicas de estadística que, junto con la algorítmica, se utilizan para resolver diferentes problemas tanto de genética de poblaciones como de biología molecular. Similar al curso de algoritmos en biología computacional, este curso estará guiado por un grupo seleccionado de problemas para los cuales se presentará su motivación biológica, su formalización y las herramientas que se utilizan para resolverlo. Se espera que al final los estudiantes puedan entender la base estadística de varios de los modelos que se utilizan actualmente en diferentes campos de biología molecular.

Sitio Web: https://cursos.virtual.uniandes.edu.co/bcom4104/

Oferta: Estadística en biología computacional

Créditos: 4

Objetivo general:

Este curso está dirigido a estudiantes de posgrado y avanzados de pregrado que deseen aprender a realizar minería de datos biológicos almacenados por el Instituto Europeo de Bioiformática (EMBL-EBI), uno de los más importantes centros de investigación en el área en el mundo. En el desarrollo del curso se contará con la participación directa de investigadores del EMBL-EBI (Cambridge, UK) mediante presentaciones vía telepresencia donde se entrenará al estudiante en cómo hacer uso de los principales recursos ofrecidos por el EMBL-EBI. Además, el estudiante deberá generar y desarrollar una pregunta de investigación haciendo uso de las herramientas aprendidas. 

Sitio Web: https://cursos.virtual.uniandes.edu.co/bcom4105/

Oferta: Herramientas del Ebi para la Busqueda y Analisis de Datos Biologicos

Créditos: 4

Objetivo general:

El cruso ofrecerá las herramientas necesarias para tomar desiciones alrededor de intervneir organismos para establecr fenotipos asociados a generación de valor comercial 

Sitio Web: https://cursos.virtual.uniandes.edu.co/bcom4106/

Oferta: Herramientas computacionales para ingeniería metabólica

Créditos: 4

Objetivo general:

Colombia, al igual que muchos países de Latinoamérica, es reconocida por su gran biodiversidad, la mayoría de la cual se ha caracterizado solo en un grado muy limitado. Este curso tiene como objetivo proporcionar conocimiento sobre los métodos y herramientas disponibles para realizar estudios sobre biodiversidad empleando enfoques modernos de secuenciación de alto rendimiento. Se hará énfasis en cómo seleccionar las tecnologías y estrategias de secuenciación apropiadas, el diseño experimental, cómo acceder, verificar la calidad y limpiar los datos, y analizar e interpretar los resultados utilizando herramientas avanzadas de minería de datos y bioinformática.

Sitio Web: https://cursos.virtual.uniandes.edu.co/bcom4107/

Oferta: Descubriendo nuestra biodiversidad a través de enfoques basados en minería de datos y bioinformática

Créditos: 8

Objetivo general:

Pasantía semestral: La pasantía semestral de 8 créditos es válida como parte del requisito de grado teniendo en cuenta su dedicación, de la siguiente manera:

En la modalidad de profundización:

Proyecto + electiva Electiva Si el estudiante tiene previsto hacer una pasantía semestral, debe ponerse en contacto con la coordinación de la maestría con al menos un semestre de anticipación al semestre de la pasantía.

La nota de la pasantía será dada por el promedio entre una nota dada después de una presentación oral de 20 min. al final del semestre ante un jurado interno y una nota dada por el jefe o supervisor de la pasantía.

Sitio Web: https://cursos.virtual.uniandes.edu.co/bcom4970/

Oferta: Pasantía semestral

Créditos: 4

Objetivo general:

Pasantía intersemestral: La pasantía intersemestral de 4 créditos es válida como parte del requisito de grado teniendo en cuenta su dedicación, de la siguiente manera:

En la modalidad de profundización:

  • Proyecto
  • Electiva
  • Si el estudiante tiene previsto hacer una pasantía intersemestral, debe ponerse en contacto con la coordinación de la maestría con al menos un semestre de anticipación al periodo intersemestral de la pasantía.
  • La nota de la pasantía será dada por el promedio entre una nota dada después de una presentación oral de 20 min. al final del periodo intersemestral ante un jurado interno y una nota dada por el jefe o supervisor de la pasantía.

    Sitio Web: https://cursos.virtual.uniandes.edu.co/bcom4971/

    Oferta: Pasantía intersemestral

    Créditos: 4

    Objetivo general:

    En la modalidad de profundización, el requisito de grado es un proyecto de 4 créditos a realizar el último semestre. El documento del proyecto se debe entregar a más tardar el último día de clases del semestre y la defensa se hace junto con las defensas de tesis, con 1 jurado interno (en adición al director) y una duración de 20 minutos de presentación con 10 min de preguntas.

    Sitio Web: https://cursos.virtual.uniandes.edu.co/bcom4980/

    Oferta: Proyecto Final

    Créditos: 4

    Objetivo general:

    En la modalidad de investigación el estudiante debe cursar 12 créditos de tesis, distribuidos entre TESIS 1 y TESIS 2, los cuales se toman en dos semestres diferentes (e idealmente consecutivos). Dependiendo del trabajo a realizar en cada semestre y de la dedicación necesaria, el estudiante puede decidir, conjuntamente con su asesor, tomar TESIS 1 de 4 créditos y TESIS 2 de 8 créditos o TESIS 1 de 8 créditos y TESIS 2 de 4 créditos.

    Este curso BCOM-4992 TESIS 2 - 4 CR debe ser inscrito por un el estudiante cuando haya tomado previamente 8 créditos de TESIS 1 en el curso BCOM-4991 TESIS 8 CR.

    Sitio Web: https://cursos.virtual.uniandes.edu.co/bcom4990/

    Oferta: Tesis 4CR

    Créditos: 8

    Objetivo general:

    En la modalidad de investigación el estudiante debe cursar 12 créditos de tesis, distribuidos entre TESIS 1 y TESIS 2, los cuales se toman en dos semestres diferentes (e idealmente consecutivos). Dependiendo del trabajo a realizar en cada semestre y de la dedicación necesaria, el estudiante puede decidir, conjuntamente con su asesor, tomar TESIS 1 de 4 créditos y TESIS 2 de 8 créditos o TESIS 1 de 8 créditos y TESIS 2 de 4 créditos.

    Este curso BCOM-4991 Tesis 8CR debe ser inscrito por el estudiante cuando su tesis 1 sea de 8 créditos.

    Sitio Web: https://cursos.virtual.uniandes.edu.co/bcom4991/

    Oferta: Tesis 8CR

    Créditos: 4

    Objetivo general:

    En la modalidad de investigación el estudiante debe cursar 12 créditos de tesis, distribuidos entre TESIS 1 y TESIS 2, los cuales se toman en dos semestres diferentes (e idealmente consecutivos). Dependiendo del trabajo a realizar en cada semestre y de la dedicación necesaria, el estudiante puede decidir, conjuntamente con su asesor, tomar TESIS 1 de 4 créditos y TESIS 2 de 8 créditos o TESIS 1 de 8 créditos y TESIS 2 de 4 créditos.

    Este curso BCOM-4992 TESIS 2 - 4 CR debe ser inscrito por un el estudiante cuando haya tomado previamente 8 créditos de TESIS 1 en el curso BCOM-4991 TESIS 8 CR.

    Sitio Web: https://cursos.virtual.uniandes.edu.co/bcom4992/

    Oferta: Tesis 2 - 4 CR (4 CR)

    Créditos: 8

    Objetivo general:

    En la modalidad de investigación el estudiante debe cursar 12 créditos de tesis, distribuidos entre TESIS 1 y TESIS 2, los cuales se toman en dos semestres diferentes (e idealmente consecutivos). Dependiendo del trabajo a realizar en cada semestre y de la dedicación necesaria, el estudiante puede decidir, conjuntamente con su asesor, tomar TESIS 1 de 4 créditos y TESIS 2 de 8 créditos o TESIS 1 de 8 créditos y TESIS 2 de 4 créditos.

    Este curso BCOM-4993 TESIS 2 - 8 CR debe ser inscrito por un el estudiante cuando haya tomado previamente 4 créditos de TESIS 1 en el curso BCOM-4990 TESIS 4 CR.

    Sitio Web: https://cursos.virtual.uniandes.edu.co/bcom4993/

    Oferta: Tesis 2 - 8 CR (8 CR)

    Créditos: 4

    Objetivo general:

    El objetivo del curso es dar las herramientas moleculares necesarias para que el estudiante entienda los procesos moleculares que ocurren intra y extracelularmente, y los pueda utilizar en el desarrollo de su trabajo de tesis y en su vida profesional. Se espera con este curso que el estudiante desarrolle habilidades para hablar en público y con propiedad de estos temas, igualmente, tenga una opinión crítica que le permita formular y desarrollar preguntas en el ámbito científico.

    Sitio Web: https://cursos.virtual.uniandes.edu.co/cbio4109/

    Oferta: Biología molecular Avanzada

    Créditos:

    Objetivo general:

    En el curso se desarrolla el procedimiento lógico para proponer estrategias de un diseño de una investigación que mejor permitan afrontar una pregunta científica, que permita familiarizarse con el uso del software y otras técnicas particularmente útiles en el análisis de resultados de investigaciones en ciencias biológicas y discutir las limitaciones en el uso y la interpretabilidad de los análisis gráficos y estadísticos.

    Sitio Web: 

    Oferta: Biología cuantitativa

    Créditos: 4

    Objetivo general:

    La biogeografía es el área de la ciencia que estudia la distribución de los seres vivos y los ecosistemas en el espacio y en el tiempo. Es una disciplina de naturaleza interdisciplinaria. De hecho, muchos de los descubrimientos y avances de la biogeografía se han dado por los avances obtenidos en geología, climatología, paleontología, genética, sistemática, biología molecular, e incluso, astrofísica.

    En este curso abordaremos los aspectos principales que explican la distribución de los seres vivos incluyendo factores físicos, ecológicos, e históricos mediante charlas magistrales y ejercicios grupales donde se usan diferentes programas de computador para abordar diferentes aspectos de la biogeografía. Todas las discusiones las haremos desde un contexto evolutivo, ya que la evolución en el espacio es el eje que guía la biogeografía. Cubriremos aspectos que explican la distribución de la diversidad global, pero también estudiaremos procesos que explican aspectos de la diversidad local.

    Por último, abordaremos cómo el cambio climático podría alterar la distribución de las especies, y cómo la biogeografía es fundamental si el objetivo es tomar decisiones a futuro para proteger la diversidad y el uso sostenible de recursos.

    Sitio Web: 

    Oferta: Biogeografía

    Créditos: 4

    Objetivo general:

    Por Definir.

    Sitio Web: 

    Oferta: Biología de Sistemas

    Créditos: 4

    Objetivo general:

    Por Definir.

    Sitio Web: 

    Oferta: Topicos Avanzados en Biofisica

    Créditos: 4

    Objetivo general:

    En el curso se desarrolla el procedimiento lógico para proponer estrategias de un diseño de una investigación que mejor permitan afrontar una pregunta científica, que permita familiarizarse con el uso del software y otras técnicas particularmente útiles en el análisis de resultados de investigaciones en ciencias biológicas y discutir las limitaciones en el uso y la interpretabilidad de los análisis gráficos y estadísticos.

    Sitio Web: 

    Oferta: Matemáticas aplicadas

    Créditos: 4

    Objetivo general:

    1) Conocer las propiedades químicas y estructurales de las aminoácidos.

    2) Describir los elementos de estructura secundaria, terciaria y cuaternaria, los determinantes de estabilidad y plegamiento de las proteínas.

    3) Conocer los mecanismos moleculares de la interacción proteína-ligando.

    4) Conocer los métodos de la producción artificial, modificación y optimización de las producción de proteínas.

    5) Conocer las aplicaciones de péptidos y proteínas en el sector biomédico.

    6) Explorar programas informáticos para determinar y explorar diferentes estructuras proteicas.

    7) Diseñar una propuesta investigativa donde se integren los conceptos descritos en el curso.

    Sitio Web: 

    Oferta: Péptidos y Proteínas: del Laboratorio a su Aplicación en Biomédica

    Créditos: 4

    Objetivo general:

    Se espera que después de cursar esta asignatura el estudiante posea un nivel de familiaridad con el estado del arte y una destreza en el uso de las técnicas de punta en aprendizaje automático que le permitan realizar proyectos de investigación a nivel graduado en esta área. El objetivo principal del curso es desarrollar proyectos de investigación de nivel suficiente para ser sometidos a conferencias internacionales de primer nivel en el tema.

    Sitio Web: 

    Oferta: Aprendizaje Automático Avanzado

    Créditos:

    Objetivo general:

    El objetivo del principal del curso brindar herramientas al estudiante para que este identifique las características principales de procesos estocásticos típicos y pueda analizar y diseñar sistemas dinámicos con variables inciertas. El curso presenta inicialmente un repaso de la teoría de probabilidad que incluye definiciones, axiomas, conceptos de variables aLeañorias y de las funciones de distribución y densidad de probabilidad, funciones de variables aLeañorias, momentos y estadísticas condicionales y conceptos básicos de secuencias de variables aLeañorias y estadística. El curso se enfoca en los conceptos generales de procesos estocásticos y del espectro de potencia, el estudio de los procesos básicos tales como el movimiento Browniano, procesos de Poisson, ruido blanco y procesos de Markov. Conceptos de ergodicidad y estacionalidad. Solución de ecuaciones diferenciales estocásticas e integración estocástica y respuesta de sistemas lineales con entradas estocásticos. Representación espectral de procesos estocásticos. Principio de ortogonalidad, filtros, estimación y predicción.

    Sitio Web: 

    Oferta: Procesos estocásticos

    Créditos:

    Objetivo general:

    El objetivo general del curso es dar un fundamento sólido en el análisis estadístico del modelo de regresión múltiple para poder abordar técnicas estadísticas que extienden el modelo de regresión clásico. En el curso se dan herramientas para que el estudiante sea capaz de detectar las situaciones y modelos con falencias y sepa cómo remediarlas. Adicionalmente el curso busca desarrollar habilidades de interpretación. En el curso se hace un énfasis en los conceptos más que en las demostraciones matemáticas. Los conceptos se refuerzan con la presentación y aplicación de casos aplicados. Los temas se ilustrarán haciendo uso intensivo de paquetes estadísticos, principalmente STATA y R. Una cuarta parte de las sesiones están diseñadas para realizar prácticas interactivas de casos y aplicaciones.

    Sitio Web: 

    Oferta: Modelos estadísticos lineales

    Créditos:

    Objetivo general:

    Este curso presenta conceptos y métodos estadísticos para el análisis de datos bajo el enfoque de modelamiento predictivo (“machine learning”). Los modelos predictivos buscan aproximar el valor de una variable de interés en términos de valores particulares de las variables predictoras, usando una función que debe ser estimada (aprendida) a partir de datos. Incluye problemas de regresión (predicción de variable continua, por ejemplo, predecir el monto de una transacción electrónica), clasificación (predicción de variable categórica, por ejemplo, predecir si la transacción es fraude o no), ranking (ordenamiento de la variable de respuesta) y aprendizaje no-supervisado (cuando la respuesta no es observable). A diferencia de modelos estadísticos clásicos, los modelos predictivos se evalúan a partir de su eficacia para pronosticar la respuesta y no necesariamente en su capacidad para explicar las relaciones entre las variables. En el curso se incluyen técnicas de minería de datos, de “machine learning” y de reconocimiento de patrones.

    Sitio Web: 

    Oferta: Statistic Learn Data Analytics

    Descripción de Electivas

    CBIO-4102 Met mol aplic ident humana for

    Proximamente

    CBIO-4201 Biología cuantitativa

    En el curso se desarrolla el procedimiento lógico para proponer estrategias de un diseño de una investigación que mejor permitan afrontar una pregunta científica, que permita familiarizarse con el uso del software y otras técnicas particularmente útiles en el análisis de resultados de investigaciones en ciencias biológicas y discutir las limitaciones en el uso y la interpretabilidad de los análisis gráficos y estadísticos.

    CBIO-4334 Biogeografía

    Proximamente.

    FISI-4810 Biología de sistemas

    Proximamente.

    FISI-4882 Tópicos avanzados en biofísica

    Proximamente.

    IBIO-4111 Matemáticas aplicadas

    La Medicina y Biología se perfilan como ciencias dominantes del siglo XXI. La complejidad intrínseca de las ciencias biológicas exige de la participación e integración de varias disciplinas para su estudio y entendimiento. En la medida en que la Biología se vuelve más cuantitativa el rol de las matemáticas es fundamental. La matemática aplicada a la biología y a la medicina es una disciplina reciente y creciente que goza de amplio reconocimiento y futuro. En este curso desarrollaremos y analizaremos modelos matemáticos que describan procesos biológicos. También ilustraremos como se pueden usar los modelos para predecir resultados en situaciones hipotéticas. El curso aborda modelos matemáticos clásicos y contemporáneos a nivel molecular, celular, de organismos y de poblaciones.

    IBIO-4415 Pept y prot: del lab a aplic

    Proximamente.

    IBIO-4615 Advanced machine learning

    Proximamente.

    IELE-4010 Procesos estocásticos

    El objetivo del principal del curso brindar herramientas al estudiante para que este identifique las características principales de procesos estocásticos típicos y pueda analizar y diseñar sistemas dinámicos con variables inciertas. El curso presenta inicialmente un repaso de la teoría de probabilidad que incluye definiciones, axiomas, conceptos de variables aLeañorias y de las funciones de distribución y densidad de probabilidad, funciones de variables aLeañorias, momentos y estadísticas condicionales y conceptos básicos de secuencias de variables aLeañorias y estadística. El curso se enfoca en los conceptos generales de procesos estocásticos y del espectro de potencia, el estudio de los procesos básicos tales como el movimiento Browniano, procesos de Poisson, ruido blanco y procesos de Markov. Conceptos de ergodicidad y estacionalidad. Solución de ecuaciones diferenciales estocásticas e integración estocástica y respuesta de sistemas lineales con entradas estocásticos. Representación espectral de procesos estocásticos. Principio de ortogonalidad, filtros, estimación y predicción.

    IIND-4100 Modelos estadísticos lineales

    El objetivo general del curso es dar un fundamento sólido en el análisis estadístico del modelo de regresión múltiple para poder abordar técnicas estadísticas que extienden el modelo de regresión clásico. En el curso se dan herramientas para que el estudiante sea capaz de detectar las situaciones y modelos con falencias y sepa cómo remediarlas. Adicionalmente el curso busca desarrollar habilidades de interpretación. En el curso se hace un énfasis en los conceptos más que en las demostraciones matemáticas. Los conceptos se refuerzan con la presentación y aplicación de casos aplicados. Los temas se ilustrarán haciendo uso intensivo de paquetes estadísticos, principalmente STATA y R. Una cuarta parte de las sesiones están diseñadas para realizar prácticas interactivas de casos y aplicaciones.

    IIND-4123 Statistic Learn Data Analytics

    Este curso presenta conceptos y métodos estadísticos para el análisis de datos bajo el enfoque de modelamiento predictivo (“machine learning”). Los modelos predictivos buscan aproximar el valor de una variable de interés en términos de valores particulares de las variables predictoras, usando una función que debe ser estimada (aprendida) a partir de datos. Incluye problemas de regresión (predicción de variable continua, por ejemplo, predecir el monto de una transacción electrónica), clasificación (predicción de variable categórica, por ejemplo, predecir si la transacción es fraude o no), ranking (ordenamiento de la variable de respuesta) y aprendizaje no-supervisado (cuando la respuesta no es observable). A diferencia de modelos estadísticos clásicos, los modelos predictivos se evalúan a partir de su eficacia para pronosticar la respuesta y no necesariamente en su capacidad para explicar las relaciones entre las variables. En el curso se incluyen técnicas de minería de datos, de “machine learning” y de reconocimiento de patrones.

    ISIS-4208 Análisis de algoritmos

    Proximamente.

    ISIS-4426 Desarrollo de soluciones cloud

    El propósito de este curso es ofrecer a los participantes elementos fundamentales para entender cómo servicios de IT pueden ser ofrecidos utilizando soluciones cloud. Se presentará como construir aplicaciones para el cloud y cómo evaluar alternativas arquitecturales de estas aplicaciones de acuerdo con los requerimientos.

    Sitio Web: https://cursos.virtual.uniandes.edu.co/isis4426/

    ISIS-4822 Visual analytics

    “Visual Analytics”, o Analítica visual, es el conjunto de conocimiento que nos permite utilizar técnicas de visualización interactiva con algoritmos y métodos de análisis de datos, con el fin de apoyar el razonamiento analítico para la toma de decisiones. La Analítica visual es utilizada en áreas muy diversas que cubren ciencias, ingeniería, negocios y gobierno. Encontramos ejemplos de áreas de aplicación en análisis y toma de decisiones en sistemas urbanos, exploración petrolera, banca, seguridad, emergencias y desastres naturales, monitoreo de salud para manejo de epidemias, entre otros. Encontramos entonces en el contenido del curso tanto bases teóricas de esta área interdisciplinaria, análisis de casos de aplicación, como la realización de miniproyectos de aplicación de técnicas de analítica visual en situaciones reales.

    Sitio Web: https://cursos.virtual.uniandes.edu.co/isis4822/

    MINE-4101 Ciencia de datos aplicada

    En los últimos años se ha evidenciado un crecimiento en la generación de información debido principalmente al desarrollo tecnológico y a los esfuerzos enfocados en innovación. Es por esto, que los retos en la actualidad están relacionados con la selección de información apropiada y con su uso por parte de las organizaciones. De ahí surgen los conceptos de científico de datos y de ciencia de datos aplicada.

    Sitio Web: https://cursos.virtual.uniandes.edu.co/mine4101/

    MINE-4102 Análisis información sobre big data

    Desarrolla habilidades relacionadas con el diseño de infraestructura, la integración y análisis de cantidades masivas de información, relevantes para el usuario y para el ecosistema de una organización, provenientes de fuentes diversas, como dispositivos móviles, Web, redes sociales, flujos de datos en línea o infraestructuras en la nube. Se enfoca en el análisis de contenidos e información no estructurada o semiestructurada en condiciones de alta escalabilidad.

    Sitio Web: https://cursos.virtual.uniandes.edu.co/mine4102/

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