La Universidad de Granada te invita a participar en la 5ª edición del MOOC «Machine Learning y Big Data para Bioinformática», que comenzará el 9 de marzo de 2026. Los estudiantes podrán inscribirse más tarde y tendrán hasta el 11 de mayo para terminar el curso. ¡Ya están abiertas las inscripciones!
Disponible íntegramente en inglés y español, este curso online masivo y abierto tiene una duración de 100 horas (8 semanas + 1 semana adicional para finalizar los contenidos pendientes) y se imparte en modalidad asíncrona. El curso comienza el 9 de marzo y finaliza el 4 de mayo. La matrícula permanecerá abierta hasta el 27 de abril. Es posible obtener un certificado de reconocimiento académico una vez finalizado el curso.
La Universidad de Granada tiene como objetivo ofrecer un aprendizaje práctico y aplicado que sea accesible para todos los interesados en el aprendizaje automático y el big data para la bioinformática. Para ello, cuenta con un grupo de profesores universitarios, investigadores, profesionales y especialistas en cada área, que ayudarán a introducir la bioinformática y el aprendizaje automático en sus aspectos más amplios, combinando el rigor académico con una metodología sencilla y directa para la comprensión y el disfrute.
Cada lunes se subirá a abiertaUGR todo el material disponible para el módulo que se cubrirá esa semana. Los estudiantes aprenderán a través de videos, materiales y recursos didácticos proporcionados por el equipo docente, sin clases presenciales ni horarios fijos. La planificación temporal está diseñada para trabajar en un módulo cada semana, pero cada estudiante puede planificarse adaptándose a sus necesidades.
- Coordinador: Jesús Alcalá Fernández
- Fecha límite de inscripción: Abierta desde el 9 de febrero (la inscripción permanece abierta hasta que finalice el curso)
- Fecha de inicio: 9 de marzo.
- Fecha de finalización: 4 de mayo de 2026 (puedes registrarte después y tendrás hasta el 11 de mayo para terminar el MOOC).
- Duración: 100 horas (8 semanas + 1 semana adicional para finalizar los contenidos pendientes)
- Modalidad: Asíncrona (aprendizaje sin clases presenciales y sin horarios fijos a través de videos, materiales y recursos didácticos proporcionados por el equipo docente). Disponible en español e inglés.
- Certificado de reconocimiento académico: Posibilidad de obtener un certificado por la realización del curso.
- Premios recibidos: Premio del Consejo Social de la UGR a la actividad formativa online (https://consejosocial.ugr.es/informacion/noticias/fallo-premios-consejo-social-convocatoria-2022).
- Público objetivo: Cualquiera puede participar independientemente de su afiliación a la UGR.
Procedimiento:
- Basado en un modelo de aprendizaje social
- Metodología online y abierto las 24 horas
- Fomentar el aprendizaje autónomo con apoyo
- Equipo de tutores
- Comentarios continuos del docente
- Cuestionarios de opción múltiple
- Necesita aprobar cada módulo para continuar
- Sistema de insignias
- Opción de certificado oficial
- 4 créditos ETCS (¡solo estudiantes de la UGR!)
El curso se imparte a través de la plataforma formativa abiertaUGR de la Universidad de Granada y consta de 8 módulos:
- Módulo 1: ¿Qué es la Bioinformática? Coordinadores: Carlos Cano, Coral del Val y Pedro Carmona.
- Módulo 2: Análisis Bioinformático de un Problema en Ómicas. Coordinadores: Carlos Cano, Coral del Val y Pedro Carmona.
- Módulo 3: Ciencia de Datos y Machine Learning. Coordinador: Alberto Fernández Hilario.
- Módulo 4: Aprendizaje Supervisado: Técnicas de Regresión. Coordinador: Rafael Alcalá Fernández.
- Módulo 5: Aprendizaje Supervisado: Técnicas de Clasificación. Coordinador: Alberto Fernández Hilario.
- Módulo 6: Aprendizaje no Supervisado: Clustering y Reglas de Asociación. Coordinador: Jesús Alcalá Fernández.
- Módulo 7: Big Data. Coordinador: Francisco Javier García Castellano.
- Módulo 8: Herramienta gráfica: KNIME. Coordinadores: María Martínez y José Manuel Soto.
Puedes registrarte y obtener más información en la web de abiertaUGR.
Para obtener más información:
Web Arqus UGR: arqus.ugr.es
Web Arqus: arqus-alliance.eu
