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Python Aplicado a Ciencias Bio-Farmacéuticas

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Duración: 24 horas:

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Validez oficial/curricular de la red SEP-CONOCER EC0301

Masterclass GRATIS: https://youtu.be/UNoNqoQLj1o 

Registro: https://www.pharbiois.com/contacto

         

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Inicio:  martes 30 de junio del 2026

         

Modalidad: Online Sincrónico ZOOM y asincrónico: https://pharbiois.milaulas.com/

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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

  1. Calculadora científica

  2. Conversión de unidades biomédicas

  3. Cálculo de IMC

  4. Concentraciones molares

  5. Etiquetas automáticas de muestras

Clase 2 — Automatización Básica

  1. Diluciones automáticas

  2. Cálculo de dosis

  3. Conversión de unidades clínicas

  4. Mini calculadora farmacéutica

MÓDULO 2 — Automatización y Lógica Clínica

Clase 3 — Interpretación de Datos Clínicos

  1. Clasificación de glucosa

  2. Interpretación de presión arterial

  3. Validación de resultados clínicos

  4. Clasificación automática de pacientes

Clase 4 — Automatizando Procesos de Laboratorio

  1. Tablas automáticas

  2. Simulación de crecimiento bacteriano

  3. Automatización de cálculos repetitivos

  4. Generación de reportes simples

MÓDULO 3 — Manejo de Datos Reales

Clase 5 — Bases de Datos Biomédicas

  1. Guardar información de pacientes

  2. Organización de resultados clínicos

  3. Promedios y estadísticas rápidas

  4. Filtrado de información

Clase 6 — Funciones Útiles para Ciencias

  1. Funciones para IMC

  2. Funciones para dosis

  3. Funciones para diluciones

  4. Automatización de cálculos químicos

MÓDULO 4 — Ciencia de Datos Aplicada

Clase 7 — Análisis Numérico con NumPy

  1. Análisis de datos de laboratorio

  2. Promedios y desviaciones

  3. Simulación de experimentos

  4. Espectrofotometría

Clase 8 — Pandas para Ciencias Biomédicas

  1. Abrir archivos CSV

  2. Limpiar datos

  3. Filtrar pacientes

  4. Análisis epidemiológico básico

MÓDULO 5 — Visualización Científica

Clase 9 — Gráficas Biomédicas

  1. Curvas de crecimiento

  2. Histogramas clínicos

  3. Visualización de resultados

  4. Gráficas tipo artículo científico

Clase 10 — Visualización Avanzada

  1. Heatmaps

  2. Boxplots

  3. Comparación de grupos

  4. Visualización farmacéutica

MÓDULO 6 — Bioinformática y Farmacia

Clase 11 — Introducción Práctica a Bioinformática

  1. Lectura de ADN

  2. Conteo de nucleótidos

  3. Mutaciones

  4. Porcentaje GC

Clase 12 — Aplicaciones Farmacéuticas

  1. Vida media de medicamentos

  2. Curvas farmacocinéticas

  3. Automatización de cálculos químicos

  4. Simulación de concentración de fármacos

MÓDULO 7 — Estadística e IA

Clase 13 — Estadística Aplicada

  1. Media

  2. Desviación estándar

  3. Correlación clínica

  4. Interpretación de datos reales

Clase 14 — Introducción a IA en Salud

  1. Clasificación automática

  2. Predicción básica

  3. Machine Learning introductorio

  4. Aplicaciones biomédicas

MÓDULO 8 — Proyecto Final

Clase 15 — Desarrollo del Proyecto

  1. Dashboard clínico

  2. Herramienta farmacéutica

  3. Análisis de laboratorio

  4. Visualizador epidemiológico

Clase 16 — Presentación Final

  1. Presentación de proyectos

  2. Retroalimentación

  3. Aplicaciones reales de Python

  4. Ruta de aprendizaje futura

¿Quieres más saber más del temario? Descarga la versión PDF

¿que aprenderás?

ANALISIS DE MINERIA DE DATOS CON PYTHON

PROGRAMACIoN EN PYTHON

CONCEPTOS Y PRACTICA EN PYTHON

PYTHON

OPINIONES

Miryam Palacios

“”

Inversión: $3,999.000 MXN (200 USD)

Ciudad de México, México 

©2021 por Pharmaceutical and Biotechnological Innovation-Services SAS de CV.

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