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Lyn Biolearning
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Bases de la Programación en Python para las Biociencias
64 lecciones – 4 horas lectivas
Este curso introductorio está diseñado para proporcionar una sólida base en Python, un lenguaje de programación orientado a objetos, con un enfoque especial en aplicaciones biológicas. A lo largo de 4 horas de aprendizaje intensivo, explorarás la sintaxis básica de Python, dominarás las principales estructuras sintácticas como condicionales, bucles e iteradores, y aprenderás a diseñar y construir funciones que resolverán problemas específicos en biología.
El curso cubre desde la creación de variables y el manejo de operadores matemáticos hasta la agrupación de datos utilizando listas, tuplas y diccionarios. Además, te introducirás en la creación y uso de módulos y paquetes, incluyendo la importación de librerías externas, esenciales para aplicaciones avanzadas. También aprenderás a manipular archivos y cadenas, herramientas fundamentales para el análisis y procesamiento de datos biológicos.
Machine Learning en Python para Biomedicina (Nivel Básico)
5 clases, 3 hrs académicas por clase
Comenzaremos explorando los conceptos básicos de Machine Learning y su relevancia en el campo biomédico, seguido de la preparación y exploración de datos, una etapa crucial para cualquier proyecto de ciencia de datos. Profundizaremos en técnicas de Aprendizaje Supervisado, abarcando Regresión Lineal para predecir valores continuos y Clasificación para categorizar datos en diferentes clases.
Finalmente, te enseñaremos a evaluar y validar tus modelos para asegurar que tus predicciones sean precisas y confiables. Este curso es ideal para profesionales de las biociencias que deseen incorporar el Machine Learning en su arsenal de herramientas para investigación y análisis de datos.
Machine Learning en Python para Biomedicina (Nivel Intermedio)
5 clases, 3 hrs académicas por clase
Comenzaremos con una revisión avanzada de los fundamentos de Machine Learning, asegurando una base sólida para abordar desafíos más complejos. Continuaremos con técnicas más sofisticadas de Preparación y Exploración de Datos, donde aprenderás a manejar conjuntos de datos biomédicos con mayor complejidad y volumen.
En el ámbito del Aprendizaje Supervisado, exploraremos en profundidad la Regresión Lineal y Clasificación, incluyendo el ajuste fino de modelos y técnicas avanzadas para mejorar la precisión de tus predicciones. Finalmente, aprenderás métodos avanzados para la Evaluación y Validación de Modelos, asegurando que tus modelos sean no solo precisos, sino también robustos y generalizables a diferentes contextos biomédicos.
Este curso es perfecto para profesionales de las biociencias que buscan llevar sus conocimientos de Machine Learning al siguiente nivel y aplicarlos de manera más efectiva en sus investigaciones.
Machine Learning en Python para Biomedicina (Nivel Avanzado)
5 clases, 3 hrs académicas por clase
Comenzarás revisando los Fundamentos Generales de los Algoritmos de Machine Learning, entendiendo cómo y por qué funcionan los algoritmos más sofisticados. Posteriormente, te sumergirás en el Aprendizaje No Supervisado, explorando técnicas de Clustering para identificar patrones ocultos en tus datos.
Aprenderás a aplicar Reducción de Dimensionalidad para simplificar conjuntos de datos sin perder información crucial, una habilidad esencial cuando se trabaja con datos biomédicos de alta dimensionalidad. Además, explorarás Modelos Ensemble, que combinan múltiples algoritmos para mejorar la precisión y robustez de tus predicciones.
Finalmente, te introducirás en las Redes Neuronales Básicas, sentando las bases para aplicaciones más complejas como el Deep Learning, permitiéndote construir modelos que capturen relaciones no lineales en los datos.
Este curso es ideal para profesionales de las biociencias que buscan adquirir habilidades avanzadas en Machine Learning y aplicarlas a problemas reales en su campo de trabajo.
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