Máster en Bioinformática

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Máster en Bioinformática

Plan de estudios especializado en el análisis de datos que generan las nuevas tecnologías ‘ómicas’

La bioinformática es una de las disciplinas científicas que más protagonismo y proyección están teniendo en los últimos años, especialmente tras la pandemia generada por el COVID-19, gracias a la investigación, desarrollo y aplicación de herramientas informáticas y computacionales para permitir y mejorar el manejo de datos biológicos.

Al ser una disciplina de reciente creación, existe una demanda creciente de perfiles profesionales especializados. Este Máster Universitario nace como respuesta a esta necesidad empresarial para formar a los estudiantes de bioinformática que liderarán el campo en un futuro.

El título tiene como propósito principal ofrecer a los estudiantes una formación de último nivel, muy especializada, tanto a nivel teórico como aplicado, para afrontar eficazmente la creciente demanda de perfiles de informáticos especializados en la gestión y análisis de datos clínicos y con capacidad de generar modelos computacionales.

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Objetivos formativos:

  • Aportar un conocimiento detallado de los fundamentos matemáticos y estadísticos de los modelos que se utilizan comúnmente en el campo de la ciencia de datos médicos.
  • Formar a los estudiantes en las herramientas de programación de última generación utilizadas en ciencia de datos, especialmente en aquellos empleados en técnicas ómicas.
  • Proporcionar a los estudiantes los conocimientos, habilidades y competencias específicas para comprender y diseñar algoritmos de aprendizaje automático (Machine Learning) y de aprendizaje profundo (Deep Learning, redes neuronales).
  • Ser capaces de entender las tecnologías y herramientas existentes para la adquisición, almacenamiento y procesamiento de datos masivos en plataformas de salud.
  • Conocer las principales aplicaciones clínicas donde se están aplicando estas técnicas de ciencia e ingeniería de datos, con el objetivo de entender las necesidades de base y poder aportar un valor añadido a este proceso.
  • Ser capaces de modelar sistemas biológicos de forma computacional para la obtención de predicciones e inferencias a nivel teórico.
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Máster Universitario de alta empleabilidad


Plan de Estudios


El estudiante debe cursar 60 créditos


Información de los tipos de Asignaturas

Leyenda
Asignaturas complementos formativos

Profesores

Profesores Professors Porcentaje de Doctores Percentage of PhD holders
50 27%
Álvaro Serrano Navarro Álvaro Serrano Navarro Director Máster Bioinformática
Profesor de Introducción a la genética y tecnologías omicas
Profesor de Iniciación a la investigación
Professor
Aitor Alonso Aitor Alonso Profesor de Programación y algoritmos avanzados Professor Juan Ignacio Álvarez Juan Ignacio Álvarez Profesor de Fundamentos de programación (Python) Professor Jaime Álvarez Benayas Jaime Álvarez Benayas Tutor TFM Professor Natalia Arias del Castillo Natalia Arias del Castillo Tutora TFM Professor Ana Isabel Beltrán Velasco Ana Isabel Beltrán Velasco Tutora TFM Professor
Ver todos los Profesores See all Professors
Raquel Ana Castillo Raquel Ana Castillo Profesora de Introducción a la biología celular y molecular Professor Nieves Cubo Mateo Nieves Cubo Mateo Tutora TFM Professor Víctor Echeverry Alzate Víctor Echeverry Alzate Tutor TFM Professor Silvia Gómez Senent Silvia Gómez Senent Tutora TFM Professor Carlos Hernández Casquero Carlos Hernández Casquero Profesor de Introducción a la estructura de datos y algoritmos Professor Daniel Jiménez Carretero Daniel Jiménez Carretero Profesor de Big data e inteligencia artificial Professor Fernando Martínez de Benito Fernando Martínez de Benito Profesor de Bioquímica molecular y Modelado molecular y ensayos in silico Professor Esther Martínez Miguel Esther Martínez Miguel Tutora TFM Professor EP Enrique Pérez Riesgo Profesor de Diseño experimental en bioinformática Professor
EP
Manuel Reiriz Rojas Manuel Reiriz Rojas Tutor TFM Professor Juan Carlos Silla Castro Juan Carlos Silla Castro Profesor de Herramientas informáticas para la gestión de datos médicos Professor Sara Uceda Gutiérrez Sara Uceda Gutiérrez Tutora TFM Professor
Cerrar Profesores Close Professors

Más Información Académica

Empleabilidad


Salidas Profesionales

Al finalizar los estudios del Máster universitario en Bioinformática por la Universidad Nebrija, los egresados deberán tener la habilidad de aplicar en el ámbito profesional los conocimientos que han adquirido durante la formación, pudiendo desempeñar su labor profesional en el campo de la investigación biomédica, siendo aplicable a nivel clínico, académico e investigador.

Acuerdos de Colaboración de prácticas profesionales

Este Máster mantiene acuerdos de colaboración para las prácticas profesionales con algunas de las mejores empresas e instituciones del sector, entre las que destacan:

Más Información de Prácticas en Empresas
Visita al Campus de la Politécnica y Ciencias Sociales en Madrid-Princesa
Noticia

Carlos López-Otín, investido doctor honoris causa por la Universidad Nebrija

“Practiquemos el arte de la vida y avancemos en el humanismo, cultivemos la salud y la solidaridad como elixires de longevidad y bienestar emocional, recordemos que lo auténticamente asombroso es sobrevivir cada día y olvidemos los imposibles sueños de inmortalidad”. De esta brillante manera finalizó su discurso el bioquímico en la ceremonia de investidura.

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Noticia

Elena Alfaro, directora de Data & Open Innovation en BBVA, impartió una charla sobre Big Data y Machine Learning

Elena Alfaro, head of Data & Open Innovation de BBVA, dio una charla a nuestros estudiantes sobre Big Data y Machine Learning y el valor estratégico del análisis de los datos para las empresas en la nueva era digital.

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