Computación en la Biología - 2025
Perfilado de sección
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Computación en la Biología
Introducción al curso
El desarrollo de habilidades computacionales se vuelve cada día más necesario para resolver las tareas cotidianas con la que se enfrentan diariamente los investigadores: organizar archivos, automatizar procesos repetitivos, analizar resultados experimentales o generar visualizaciones claras y reproducibles. Además, el análisis de datos biológicos modernos requiere cada vez más del uso de herramientas computacionales. Como en el caso de las ciencias ómicas, las cuales generan volúmenes de información imposibles de abordar sin conocimientos básicos de programación y del uso de la línea de comandos.Este curso busca acercar a estudiantes de biología a ese universo, brindando las nociones fundamentales para trabajar en entornos de programación y procesamiento de datos, con un enfoque práctico y orientado a ejemplos reales en biología. La carga horaria del curso son 50 horas (7 créditos).
Objetivos del curso
El curso busca introducir a los estudiantes en el uso de la línea de comandos como una herramienta central para el análisis de datos biológicos. Además, se brindarán bases sólidas de programación en Bash y Python, con un enfoque aplicado al procesamiento de datos.
También se presentarán buenas prácticas de programación y el uso de entornos de trabajo interactivos que favorecen la reproducibilidad. Finalmente, se desarrollarán habilidades para explorar, manipular y visualizar datos biológicos a partir de ejemplos prácticos.
Inscripciones
Las inscripciones se realizan de manera presencial en la bedelía de la Facultad de Ciencias. Los estudiantes de grado se inscriben de manera regular, mientras que los estudiantes de posgrado deben inscribirse como extracurricular.
Horarios:
Teórico-prácticos: Lunes 10:00 a 13:00 hs (Salón 107)
Prácticos: Viernes 10:00 a 12:00 hs (Zoom)
- Link de zoom
- https://salavirtual-udelar.zoom.us/j/85601449933
Docentes:
- Fernando Álvarez
- Andrés Iriarte
- Héctor Romero
- Mauricio Langleib
- Juan Trinidad
- Joaquín Pereira
Textos recomendados:
Practical Computing for Biologists, de Haddock and Dunn, Ed. Sinauer, 2010.
Python for Data Analysis, de Wes M…, O’Reilly, 201