Ciencia de Datos para Ciencias de la Vida

Ciencia de datos para ciencias biológicas

El programa de maestría Data Science for Life Sciences ofrecido por la Universidad Hanze de Ciencias Aplicadas en Groningen, Países Bajos, es para estudiantes de ciencias biológicas o TI que desean aprender cómo pueden ser parte del creciente campo de la ciencia de datos. Después de este máster, poseerá las habilidades que necesita para facilitar e iniciar innovaciones para las ciencias de la vida, como la programación de aplicaciones de aprendizaje automático y la gestión de almacenamiento de datos. Con este conocimiento, abre la brecha entre las ciencias de la vida y la tecnología informática.

En el programa de maestría Data Science for Life Sciences, combinará las ciencias de la vida con la ciencia de datos. Aprenderá a utilizar nuevas tecnologías de procesamiento de datos, escribir algoritmos, por ejemplo, para reconocer células enfermas, y analizar datos de salud. Estas habilidades lo ayudarán a contribuir a una atención médica mejor y más eficiente y ayudarán a las innovaciones en la industria de las ciencias de la vida. En resumen, se convertirá en un científico de datos que cierra la brecha entre los dominios de las ciencias biológicas y la tecnología. Desempeñará un papel activo para garantizar que los datos generados por el crecimiento exponencial de las bases de datos y las bases de datos médicas se exploten al máximo. Te capacitamos para trabajar como científico de datos profesional, que está al día con las nuevas tecnologías y sabe cómo y dónde recopilar la información necesaria. El máster se basa en la práctica, por lo que pasará mucho tiempo programando y escribiendo código de computadora, y aplicando directamente los conocimientos adquiridos. Este programa de maestría responde a una creciente demanda de científicos de datos y es la primera maestría en una universidad de ciencias aplicadas en este campo.

Temas de investigación
El enfoque del programa de maestría se centra principalmente en temas de salud y agroalimentarios:
• Medicina personalizada: recopilación, integración y análisis de datos para llegar a un plan de diagnóstico y tratamiento de un solo paciente.
• Self cuantificado: visualización de los datos de salud de una persona para responder preguntas relacionadas con la salud.
• Investigación ómica integrada: campos recopilados relevantes para la ciencia de datos en las ciencias de la vida (es decir, campos que terminan en "-ómica").