La Universidad de Granada invita a la comunidad Arqus a participar en la II edición del curso en línea «Machine Learning y Big Data para la Bioinformática» que se pondrá en marcha el próximo 7 de febrero. El curso es gratuito y el contenido se ofrece tanto en inglés como en español.
El curso ofrece un aprendizaje práctico y aplicado, accesible a todos los interesados en Machine Learning y Big Data para la Bioinformática. Para ello, un grupo de profesores universitarios, investigadores, profesionales y especialistas en cada una de las áreas ayudarán a introducir esta temática en sus aspectos más amplios, combinando el rigor académico con una metodología sencilla y directa que permita su comprensión y disfrute.
Este curso en línea (MOOC) comienza el 7 de febrero y tiene una duración de 100 horas (8 semanas + 1 adicional para terminar alguna parte que aún no estuviera lista) y se imparte de forma asíncrona (por lo que no es necesario asistir en un horario determinado). Existe la posibilidad de obtener un certificado de haber realizado el curso.
El curso está disponible en la plataforma de enseñanza virtual abierta de la Universidad de Granada (abiertaUGR) y se estructura en 8 módulos diferentes:
- Módulo 1: ¿Qué es la Bioinformática? Coordinadores del módulo: Carlos Cano, Coral del Val y Pedro Carmona.
- Módulo 2: Análisis bioinformático de un problema en ómica. Coordinadores del módulo: Carlos Cano, Coral del Val y Pedro Carmona.
- Módulo 3: Ciencia de datos y aprendizaje automático. Coordinador del módulo: Alberto Fernández Hilario.
- Módulo 4: Aprendizaje Supervisado: Técnicas de Regresión. Coordinador del módulo: Rafael Alcalá Fernández.
- Módulo 5: Aprendizaje Supervisado: Técnicas de Clasificación. Coordinador del módulo: Alberto Fernández Hilario.
- Módulo 6: Aprendizaje no supervisado: Clustering y Reglas de Asociación. Coordinador del módulo: Jesús Alcalá Fernández.
- Módulo 7: Big Data. Coordinador del módulo: Francisco Javier García Castellano.
- Módulo 8: Herramienta gráfica: KNIME. Coordinadores del módulo: María Martínez y José Manuel Soto.
Los diferentes materiales y recursos de los módulos estarán disponibles utilizando la plataforma Google Collaboratory y se añadirán a la plataforma openUGR semanalmente. El horario está diseñado para trabajar en un módulo cada semana, pero cada alumno puede realizar la planificación horaria que mejor se adapte a sus necesidades. Más información en Twitter y Facebook (#MOOCml_bioinformatica) o directamente en la web de abiertaUGR.
La inscripción debe realizarse también en la plataforma abiertaUGR y el formulario está en español. Si tiene alguna dificultad o duda sobre cómo inscribirse, puede ponerse en contacto con Alberto Fernández (alberto@decsai.ugr.es) o Jesús Alcalá (jalcala@decsai.ugr.es).
