Herramientas Computacionales para el Análisis de Datos en Neurociencia
- Tipo
- Curso
- Modalidad
- A distancia
- Sede
- Bernal, Buenos Aires
Curso de posgrado sobre herramientas computacionales para analizar datos cerebrales, basado en Python y en técnicas de machine learning. Está vinculado al Doctorado en Ciencia y Tecnología y privilegia el software libre y las bases de datos abiertas.
Contenidos
Empieza por las librerías científicas esenciales, como NumPy, SciPy y Pandas, y sigue con el procesamiento de registros de EEG, MEG, fMRI y electrofisiología, usando MNE-Python y Nilearn. Luego aborda modelos supervisados y no supervisados, redes neuronales y modelos ocultos de Markov, con foco en la evaluación y validación.
Para quién
Apunta a investigadores/as en formación que enfrentan un ecosistema enorme de herramientas y necesitan una guía para elegir la que mejor se ajusta a sus datos, sea a escala micro, meso o macro, y para predecir rasgos individuales a partir de la actividad cerebral.
Requisitos de admisión
Ser graduado/a universitario/a con título de grado de una carrera de al menos cuatro años, expedido por una universidad argentina reconocida o por una universidad extranjera reconocida en su país. También se admite a quienes tengan estudios terciarios completos de cuatro años o más, con título de una institución reconocida.
El curso se dicta en el marco del Doctorado en Ciencia y Tecnología y se ofrece a quienes cumplan estas condiciones, cursen o no ese programa.