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.

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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

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