Python Aplicado a Ciencias Bio-Farmacéuticas
Duración: 24 horas:
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Validez oficial/curricular de la red SEP-CONOCER EC0301
Inicio: martes 30 de junio del 2026
Modalidad: Online Sincrónico ZOOM y asincrónico: https://pharbiois.milaulas.com/

Idioma: Español
Profesor: Dr Eliel Ruiz May
Formación: Ing Bioquímico, D en C en Biotecnología en plantas
Trayectoria: SNII-2, 71+ artículos científicos, 8+ capítulos de libros
acerca del curso
Aprende Python desde cero aplicado a ciencias biomédicas, químicas y farmacéuticas mediante ejercicios prácticos y proyectos reales. Durante el curso desarrollarás habilidades para automatizar cálculos científicos, analizar datos clínicos y farmacéuticos, generar visualizaciones profesionales y aplicar herramientas de bioinformática, estadística e inteligencia artificial en investigación y laboratorio. Ideal para estudiantes y profesionistas que desean incorporar programación y ciencia de datos a sus proyectos científicos.
TEMARIO
MÓDULO 1 — Python desde el Primer Día
Clase 1 — Tu Primer Laboratorio en Python
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Calculadora científica
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Conversión de unidades biomédicas
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Cálculo de IMC
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Concentraciones molares
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Etiquetas automáticas de muestras
Clase 2 — Automatización Básica
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Diluciones automáticas
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Cálculo de dosis
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Conversión de unidades clínicas
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Mini calculadora farmacéutica
MÓDULO 2 — Automatización y Lógica Clínica
Clase 3 — Interpretación de Datos Clínicos
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Clasificación de glucosa
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Interpretación de presión arterial
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Validación de resultados clínicos
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Clasificación automática de pacientes
Clase 4 — Automatizando Procesos de Laboratorio
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Tablas automáticas
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Simulación de crecimiento bacteriano
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Automatización de cálculos repetitivos
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Generación de reportes simples
MÓDULO 3 — Manejo de Datos Reales
Clase 5 — Bases de Datos Biomédicas
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Guardar información de pacientes
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Organización de resultados clínicos
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Promedios y estadísticas rápidas
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Filtrado de información
Clase 6 — Funciones Útiles para Ciencias
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Funciones para IMC
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Funciones para dosis
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Funciones para diluciones
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Automatización de cálculos químicos
MÓDULO 4 — Ciencia de Datos Aplicada
Clase 7 — Análisis Numérico con NumPy
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Análisis de datos de laboratorio
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Promedios y desviaciones
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Simulación de experimentos
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Espectrofotometría
Clase 8 — Pandas para Ciencias Biomédicas
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Abrir archivos CSV
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Limpiar datos
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Filtrar pacientes
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Análisis epidemiológico básico
MÓDULO 5 — Visualización Científica
Clase 9 — Gráficas Biomédicas
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Curvas de crecimiento
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Histogramas clínicos
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Visualización de resultados
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Gráficas tipo artículo científico
Clase 10 — Visualización Avanzada
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Heatmaps
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Boxplots
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Comparación de grupos
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Visualización farmacéutica
MÓDULO 6 — Bioinformática y Farmacia
Clase 11 — Introducción Práctica a Bioinformática
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Lectura de ADN
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Conteo de nucleótidos
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Mutaciones
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Porcentaje GC
Clase 12 — Aplicaciones Farmacéuticas
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Vida media de medicamentos
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Curvas farmacocinéticas
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Automatización de cálculos químicos
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Simulación de concentración de fármacos
MÓDULO 7 — Estadística e IA
Clase 13 — Estadística Aplicada
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Media
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Desviación estándar
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Correlación clínica
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Interpretación de datos reales
Clase 14 — Introducción a IA en Salud
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Clasificación automática
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Predicción básica
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Machine Learning introductorio
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Aplicaciones biomédicas
MÓDULO 8 — Proyecto Final
Clase 15 — Desarrollo del Proyecto
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Dashboard clínico
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Herramienta farmacéutica
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Análisis de laboratorio
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Visualizador epidemiológico
Clase 16 — Presentación Final
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Presentación de proyectos
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Retroalimentación
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Aplicaciones reales de Python
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Ruta de aprendizaje futura
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