Introducción al Curso

En la actualidad, la biología molecular atraviesa una transformación profunda impulsada por el desarrollo de tecnologías de secuenciación masiva, la bioinformática y la inteligencia artificial. Estos avances generan un volumen de datos sin precedentes que, correctamente analizado, puede revelar información clave sobre la estructura, función y regulación de los sistemas biológicos.

El curso “Aprendizaje automático para la ciencia molecular” está diseñado para brindar a los participantes las competencias necesarias para utilizar e interpretar herramientas de análisis molecular en contextos de grandes volúmenes de datos. A lo largo del programa se abordarán conceptos esenciales de machine learning, data science y análisis bioinformático aplicados a la investigación molecular, desde la gestión de bases de datos genómicas hasta la identificación de patrones biológicos relevantes.

El objetivo es que los profesionales y estudiantes logren comprender los fundamentos del aprendizaje automático, aplicar herramientas prácticas para la exploración y modelado de datos moleculares, y traducir los resultados obtenidos en conclusiones biológicamente significativas.

Al finalizar el curso, los participantes estarán capacitados para integrar el análisis computacional avanzado en proyectos de investigación o diagnóstico molecular, potenciando la toma de decisiones basadas en evidencia y fortaleciendo la conexión entre la ciencia de datos y la biología experimental.

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