DESCRIPCIÓN DEL CURSO: Este curso abarcará los principios estadísticos pertinentes al estudio de conjuntos de datos bigómicos recopilados en biología. Los estudiantes aprenderán sobre los enfoques estadísticos actuales, cuestiones relacionadas con el diseño experimental y la investigación reproducible, y casos prácticos importantes que ilustran algunos de los desafíos del análisis de big data. Este curso es el tercer módulo de la serie "Habilidades Cuantitativas para el Investigador Biomédico" y se basa en el material de los dos primeros módulos. Como parte de la evaluación, los estudiantes adquirirán experiencia práctica realizando un miniproyecto de investigación de big data trabajando en equipos pequeños.

OBJETIVOS DEL CURSO: A los estudiantes se les enseñarán habilidades prácticas para realizar análisis de big data y comprender los desafíos/limitaciones de este campo.

MATERIALES RECOMENDADOS: Principios de bioestadística (segunda edición) de Marcello Pagano y Kimberlee Gauvreau, ISBN-13: 978-0534229023, ISBN-10: 0534229026; Computadora portátil con software gratuito R instalado.

PRERREQUISITOS: Se espera que los estudiantes hayan completado Habilidades Cuantitativas para el Investigador Biomédico I y II, o que hayan adquirido este material por otros medios (consulte al responsable del curso en caso de duda). Es obligatorio tener conocimientos de programación en R. Se espera que todos los estudiantes tengan conocimientos prácticos de informática básica y matemáticas universitarias.

ADECUADO PARA ESTUDIANTES DE PRIMER AÑO: No recomendado; se requiere permiso del líder del curso si desea tomar este curso en el primer año.

EVALUACIÓN DEL ALUMNO: Proyecto final (100%).

HORAS DE CREDITO: 1.0