Fundamentos de R para Ciencia de Datos en Salud
Tu primer análisis reproducible en 12–15 horas. Entorno R/RStudio, dplyr, tidyr y ggplot2 clínico. Salida: un script propio que puedes enseñar el lunes.
Análisis y Visualización Clínica con R
Convierte tu Excel en un informe que impresiona al comité. EDA clínica, tablas con gtsummary, ggplot2 avanzado, reporting con Quarto e introducción a Shiny.
Bioestadística Clínica Aplicada con R
Del p-valor al beneficio clínico real. GLM, AUROC, calibración, Decision Curve Analysis y documentación de modelos (model cards).
Análisis de Supervivencia y Tiempo-Evento con R
Tiempos, eventos y censuras, sin miedo. Kaplan-Meier, Cox, hazard ratios, competing risks y reporting conforme a TRIPOD.
Fundamentos de Biodatos Clínicos
Introducción a biodatos, epidemiología computacional básica, bioestadística aplicada
Máster en Ciencia de Biodatos Aplicada a la Medicina y la Salud
El programa flagship. 6 módulos: higiene de datos, modelado predictivo, causalidad, supervivencia, reproducibilidad, proyecto final.