Máster universitario Online de Bioinformática y Bioestadística (interuniversitario: UOC, UB)

Prácticas

Podéis encontrar más información sobre el funcionamiento de las prácticas en el plan docente de la asignatura. Esta información se actualiza cada semestre y, por tanto, la explicación concreta de la asignatura de prácticas siempre hace referencia al semestre en curso.

El procedimiento y las fechas de solicitud de las prácticas se exponen en el espacio del Campus Virtual Trámites / Prácticas curriculares.

+ Consulta más detalles de las prácticas

Trabajo Final de Máster

`Los estudios de Máster Universitario en Bioinformática y Bioestadística concluyen con la elaboración de un trabajo final. En el Master Universitario en Bioinformática y Bioestadística el trabajo final tiene 15 créditos ECTS.

El trabajo final de Máster Universitario en Bioinformática y Bioestadística consiste en la realización de un proyecto, producto, memoria y / o estudio individual de síntesis de los conocimientos adquiridos en otras asignaturas del Máster Universitario en Bioinformática y Bioestadística. Es una asignatura obligatoria que el estudiante debe cursar para finalizar el programa y está orientada a la evaluación de las competencias asociadas al título. Es por ello que para matricularse de esta asignatura es necesario haber superado un número determinado de créditos del programa.

En el Master Universitario en Bioinformática y Bioestadística se ofrece la posibilidad de llevar a cabo un trabajo final en alguno de los ámbitos establecidos. Concretamente, cada colaborador del equipo docente ofrecerá un conjunto de propuestas de trabajos finales en su área de experiencia.

El estudiante deberá elegir el ámbito de conocimiento en el que quiere hacer su Trabajo Final de Máster. Para matricularse del trabajo final, previamente hay que haber hecho una solicitud, que debe ser aceptada por el equipo docente del programa y el director del trabajo final. El tutor académico de la UOC tiene un papel clave en la orientación, la información y la gestión del proceso de selección de los trabajos finales.

El trabajo final es un trabajo individual que se hace con la tutorización y la guía del director del trabajo final, que hace el acompañamiento necesario para que el estudiante pueda llevar a cabo con éxito. El director del trabajo final es el encargado de orientar al estudiante y hace el seguimiento del proyecto y la asesora en cada uno de los aspectos: conceptualización, fundamentación, metodología, redacción de los resultados y defensa.

El trabajo final concluye con una defensa, virtual y síncrona, en la que el estudiante debe realizar una exposición de dicho trabajo ante una comisión de evaluación formada por tres miembros, que lo evalúan.

La calificación del trabajo final consta de tres partes: (1) el seguimiento y la elaboración del trabajo, (2) la memoria, producto, proyecto o estudio final realizado y (3) la defensa del trabajo. La defensa se realiza a través de la propia herramienta Present @ en la que el estudiante ha enviado la presentación y los miembros de la comisión evaluadora realizan una serie de turnos de preguntas que el estudiante debe contestar en un máximo de 48 horas.

Para más información sobre la docencia y el proceso de solicitud, se debe consultar el plan docente, a la Secretaría del Campus una vez se ha pedido el acceso al programa.

A continuación os facilitamos los enlaces a algunos ejemplos de trabajos finales:

• Missing data analysis in longitudinal data. How to analyze it?
• Análisis de microRNA (miRNA) i proteínas de unión a RNA (RBPs) involucradas en la función de los circRNA en adenocarcinoma de pulmón
• Bacterial degradation of petroleum hydrocarbons; a comparative genomics study of the genes involved in the catabolic pathways of naphthalene
• Búsqueda de SNPs y CNVs en Leishmania donovani
• Development, optimization, and integration of molecular fitting tools and models in UCSF Chimera

En el repositorio O2 de la UOC podéis encontrar los trabajos finales de máster que se han realizado en los últimos semestres.

También podéis conocer algunos trabajos que han hecho nuestros estudiantes en estos artículos publicados en nuestro blog:

• La farmacogenética: una de las aplicaciones médicas de la bioinformáticacrònica 
• Búsqueda de fármacos antivirales mediante machine learning
• Crónica de la 1a Jornada d'Alumni del màster

Recursos para el aprendizaje

Desde el inicio, el programa proporciona a los estudiantes los recursos de aprendizaje vinculados a cada una de las asignaturas para llevar a cabo su actividad docente.

El origen de estos recursos de aprendizaje es muy diverso: pueden ser materiales docentes elaborados por la UOC expresamente para este máster o recursos externos de reconocida calidad y rigor académico.

Durante el desarrollo del máster, los estudiantes tienen acceso al software y las bases de datos de uso habitual en el sector.

La UOC ha tenido tradicionalmente un compromiso con el software de código abierto, especialmente en el ámbito del análisis de datos. Nuestras herramientas de referencia en análisis estadístico y aprendizaje automático (machine learning) son R y Python, lenguajes estándares de facto en el mercado industrial y la investigación.

Es recomendable disponer de un ordenador portátil o PC de sobremesa con un sistema operativo de 64 bits, 8 GB de RAM y 25 GB de disco cómo mínimo, donde se pueda instalar software sin restricciones.

Duración

El máster universitario de Bioinformática y Bioestadística se ha diseñado para que pueda cursarse en un año (dos semestres) o dos (cuatro semestres), pero no existe un tiempo máximo para finalizar la titulación. Cada estudiante puede ajustar la duración y el ritmo de estudio a sus posibilidades de dedicación y disponibilidad de tiempo.

La Universidad fomenta que cada semestre sea el propio estudiante quien elija el número de asignaturas en las que quiere matricularse. De hecho, el estudiante recibe asesoramiento personalizado del tutor para poder crear una planificación adecuada en la matriculación de las asignaturas que cursará, según sus necesidades, intereses, tiempo disponible y conocimientos previos, con el objetivo de consolidar las competencias que le aseguren una evolución adecuada a lo largo de la titulación.

Es recomendable cursar el máster en dos años, especialmente para aquellos estudiantes que no puedan tener dedicación exclusiva al máster. Solo se recomienda cursar el máster en un año, en el caso de poder tener dedicación exclusiva. 

Complementos de formación

No es necesario cursar complementos de formación si se proviene de las siguientes titulaciones:

(a) titulaciones universitarias en Matemáticas, Física, Química, Estadística, o Ciencia de Datos;
(b) Ingenierías (como Informática, Telecomunicación o Industrial);
(c) algunas otras titulaciones de Ciencias, donde se imparte una base en matemáticas y estadística.

En el máster se presupone un nivel mínimo en el área de conocimiento de estadística y matemáticas, por lo que es necesario realizar el siguiente complemento de formación en caso de que se provenga de otras titulaciones:

• Álgebra lineal (6 créditos ECTS)

Este complemento de formación suele ser recomendado para los estudiantes procedentes de las siguientes titulaciones:

• Biología, Biotecnología, Bioquímica y titulaciones afines
• Medicina, Farmacia y afines
• Enfermería y afines
• Economía, Administración y Dirección de Empresas, Marketing e Investigación de Mercados y titulaciones afines

Si, además, el estudiante no ha tenido tampoco ningún contacto con la programación, entonces también se recomienda cursar el siguiente complemento de formación:

• Iniciación a la programación (6 créditos ECTS)

Durante el período de incorporación previo a la primera matrícula, el tutor/a te asesorará y tendrá en cuenta tu formación previa, experiencia profesional y el currículum de las asignaturas optativas del Máster que tengas interés en realizar para acabar de definir los complementos formativos que necesitas.

Los complementos formativos que le proponemos son muy recomendables para superar con éxito las asignaturas propias del máster, pero no es obligatorio cursarlos.

En el momento de matricular los complementos de formación, es necesario seleccionar el idioma (catalán o español) en el que quiere matricularlos y cursarlos.

Evaluación de estudios previos

La Evaluación de Estudios Previos (EEP) es el trámite que deben solicitar el estudiantado que quiera convalidar los estudios que hayan cursado en esta universidad o en cualquier otra.

La EEP no es un trámite obligatorio. Para la solicitud de EEP sólo se considera válido el último expediente adaptado.

El resultado de la evaluación de estudios previos tiene validez siempre que se tenga expediente abierto en la UOC. En el caso de los estudiantes de nueva incorporación, tendrá validez si se matriculan el semestre inmediatamente posterior a la demanda del trámite. En caso contrario, la EEP caducará y se deberá realizar el trámite de nuevo.

La evaluación de estudios previos, la realiza una comisión presidida por el vicerrector de Profesorado y Ordenación Académica e integrada por los directores de los programas de la UOC. Actúa de secretario el responsable del trámite de la Secretaría. Las funciones de esta comisión son la evaluación y la propuesta de convalidaciones, adaptaciones y reconocimiento de créditos de libre elección.

Competencias

• Capacidad para aplicar conocimientos y resolver problemas en el ámbito de la bioinformática y la bioestadística, tanto en entornos conocidos como en entornos nuevos.
• Capacidad para la investigación, el desarrollo y la innovación en centros tecnológicos, universidades y empresas en el ámbito de la bioinformática y la bioestadística.
• Capacidad de búsqueda, gestión y uso de información y recursos en el ámbito de la bioinformática y la bioestadística.

Competencias transversales

• Capacidad de iniciativa, de automotivación y para trabajar de forma independiente.
• Capacidad para la comunicación oral y escrita en la vida académica y profesional.
• Capacidad para proponer soluciones innovadoras y tomar decisiones.
• Capacidad para trabajar en equipos multidisciplinares e internacionales.
• Capacidad para trabajar en equipo.
• Capacidad para la comprensión, el análisis y la síntesis.
• Capacidad para el diseño y la gestión de proyectos.
• Capacidad para actuar de manera honesta, ética, sostenible, socialmente responsable y respetuosa con los derechos humanos y la diversidad, tanto en la práctica académica como en la profesional, y diseñar soluciones para la mejora de estas prácticas.

Competencias específicas

• Capacidad para comprender las bases moleculares y las técnicas experimentales estándares más comunes en las investigaciones ómicas (genómica, transcriptómica, proteómica, metabolómica, interactómica, etc.).
• Capacidad para tener conocimientos biológicos desde la escala celular hasta la del organismo, con una visión interdisciplinar y especial énfasis en aplicaciones biomédicas.
• Capacidad para dominar las habilidades técnicas apropiadas para la bioinformática, como programación, creación y gestión de bases de datos, creación de páginas web, y análisis y diseño de algoritmos, y conocer su uso y aplicación en la bioinformática.
• Capacidad para aplicar los principios básicos de inferencia estadística en el ámbito de la bioestadística.
• Capacidad para reconocer los principales diseños experimentales habituales en bioestadística y saber cómo analizarlos.
• Capacidad para utilizar los principales métodos de regresión adecuados a diferentes tipos de datos, saber ajustar los modelos apropiados cómo evaluar la bondad del ajuste.
• Capacidad para utilizar los principales métodos de análisis multivariante y de minería de datos, así como sus aplicaciones biológicas.
• Capacidad para conocer las principales bases de datos biológicas públicas y saber cómo explotar la información.
• Capacidad para manejar, gestionar, interpretar y analizar grandes volúmenes de datos usando software estadístico adecuado, como el lenguaje estadístico R.
• Capacidad para entender y aplicar métodos de investigación de estadística y aprendizaje automático (machine learning) en el contexto de la bioinformática.
• Capacidad para conocer los principales métodos de análisis de supervivencia, así como sus aplicaciones potenciales a entornos bioestadísticos caracterizados por la existencia de observaciones censuradas.
• Capacidad para hacer un uso avanzado de las herramientas de software estadístico adecuadas para los distintos problemas de modelización y análisis de datos.
• Capacidad para hacer un uso avanzado de las aplicaciones informáticas más frecuentes en bioinformática y bioestadística.
• Capacidad para analizar un problema de bioinformática y ser capaz de identificar y definir los requerimientos informáticos y estadísticos apropiados para resolverlo.
• Capacidad para utilizar algoritmos de alineación de secuencias y de generación de árboles evolutivos, así como métodos de secuenciación y predicción.
• Capacidad para aplicar las técnicas experimentales para resolver el problema de detección de estructura de proteínas y los métodos de predicción de estructura.
• Capacidad para analizar los principales tipos de datos que se derivan de las tecnologías ómicas (por ejemplo, datos de microarrays y de ultrasecuenciación) y para interpretar biológicamente los resultados.
• Capacidad para realizar un proyecto que integre conocimientos y habilidades propios del ámbito de la bioinformática y la bioestadística; y capacidad para presentar y defender dicho proyecto ante un grupo de expertos o tribunal.

Competencias propias de la UOC

• Uso y aplicación de las TIC en el ámbito académico y profesional.
• Capacidad de comunicación en una lengua extranjera (inglés).