Cafetería

Buenos días!

Mi nombre es Alberto Fernández, soy Profesor Catedrático en la Universidad de Granada. Mi carrera académica comenzó en 2005, aunque no defendí mi tesis hasta 2010, cuando me uní al Departamento de Informática de la Universidad de Jaén. Tras 6 años muy provechosos en dicha institución, durante el curso 2015-2016 me uní Departamento de Informática e Inteligencia Artificial de la UGR, del que soy miembro hasta la actualidad. Aquí imparto docencia en diversas titulaciones, principalmente en los Grados de Biología y Estadística, así como en el Máster en Ciencia de Datos y en el Máster en Transformación Digital de Empresas.

Pertenezco al Instituto Interuniversitario Andaluz de Ciencia de Datos e Inteligencia Computacional (DaSCI: https://www.dasci.es). Mi principal línea de investigación es la Ciencia de Datos, por lo que aplico numerosos enfoques de Aprendizaje Automático a problemas de clasificación, especialmente en el contexto de Big Data. Dirijo numerosas tesis doctorales en este tipo de campos, centrándome principalmente en la interpretabilidad y comprensión de modelos, dentro del concepto de de la IA Confiable (Explicabilidad, Equidad, Seguridad).

En este curso, seré vuestro tutor en los módulos de introducción al aprendizaje automático (M3) y en las tareas de clasificación con diversos modelos (M5). Mi función consiste en guiaros a través de los conceptos básicos del aprendizaje automático, proporcionando una comprensión sólida de los algoritmos fundamentales y su aplicación en el contexto de la bioinformática. Además, me encargo de presentar y explicar detalladamente distintos modelos de clasificación, así como de proporcionar ejemplos prácticos y casos de estudio relevantes para ayudaros a entender cómo aplicar eficazmente estas técnicas en problemas específicos de bioinformática.

Espero que disfrutéis realizando este curso, tanto como nosotros montando todo el material.

Un saludo y bienvenidos/as!

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Good morning!

My name is Alberto Fernández, and I am a Full Professor at the University of Granada. My academic career began in 2005, although I did not defend my thesis until 2010 when I joined the Department of Computer Science at the University of Jaén. After six very fruitful years at that institution, during the 2015-2016 academic year, I joined the Department of Computer Science and Artificial Intelligence at UGR, of which I have been a member to this day. Here, I teach in various degrees, mainly in Biology and Statistics, as well as in the Master's in Data Science and the Master's in Digital Business Transformation.

I am a member of the Andalusian Interuniversity Institute of Data Science and Computational Intelligence (DaSCI: https://www.dasci.es). My main research line is Data Science, so I apply numerous Machine Learning approaches to classification problems, especially in the context of Big Data. I supervise numerous doctoral theses in these fields, focusing mainly on the interpretability and understanding of models, within the concept of Reliable AI (Explainability, Fairness, Security).

In this course, I will be your tutor for the modules on introduction to machine learning (M3) and classification tasks with various models (M5). My role is to guide you through the basic concepts of machine learning, providing a solid understanding of fundamental algorithms and their application in the context of bioinformatics. Additionally, I am responsible for presenting and explaining different classification models in detail, as well as providing practical examples and relevant case studies to help you understand how to effectively apply these techniques to specific bioinformatics problems.

I hope you enjoy taking this course as much as we enjoyed putting together all the material.

Best regards and welcome!

Buenos días
Mi nombre es Pedro Carmona, soy profesor titular del departamento de Estadística e IO de la Universidad de Granada e investigador del centro de Genómica e Investigación Oncológica (GENyO).
Junto con los profesores Carlos Cano y Coral del Val seré vuestro tutor en el módulo 1 y 2 dedicados a dar una introducción general a qué es la Bioinformática y sus campos de aplicación, así como el análisis de datos -omicos.
Espero que os resulte de interés y aprovechéis el curso!
Un saludo
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Good morning
My name is Pedro Carmona, I am associate professor at the Department of Statistics and IO of the University of Granada and researcher at the Genomics and Oncology Research Center (GENyO).
Together with professors Carlos Cano and Coral del Val I will be your tutor in module 1 and 2 dedicated to give a general introduction to what is Bioinformatics and its fields of application, as well as the analysis of -omics data.
I hope you find it interesting and take advantage of the course!
Best regards

Buenas,
soy Fco. Javier García Castellano y seré el que se encargue de coordinar el módulo 7, que trata sobre Big Data. Soy Profesor Titular del Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Granada.

Entre mis líneas de trabajo, además de Big Data, está la ciencia de datos, el aprendizaje supervisado, los árboles de decisión, las probabilidades imprecisas, las redes bayesianas o, también, los datos de expresión genética.

Como el resto de mis compañeros estoy a vuestra disposición para echaros una mano y que el curso os sea lo más fácil y ameno posible.

Un consejo: intentad completar cada módulo en la semana que le corresponde aunque cueste. De esta forma, no llegaréis sin tiempo a los últimos módulos.

¡Bienvenidos!

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Hello,
my name is Fco. Javier García Castellano and I will coordinate module 7, which deals with Big Data. I am an Associate Professor with the Department of Computer Science and Artificial Intelligence at the University of Granada.

Apart from Big Data, my lines of work are data science, supervised learning, decision trees, imprecise probabilities, Bayesian networks, and gene expression data.

Like the rest of my colleagues, I am at your disposal to help and make the course as easy and enjoyable as possible.

A piece of advice: try to complete each module in the week that corresponds to it, even if it is difficult. This way, you won't run out of time for the last modules.

Welcome!

Hola a todos, bienvenidos al MOOC. Aprovecho este rincón para presentarme y que sepáis un poco más de mi.
Mi nombre es Coral del Val, y soy Profesora Titular del Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Granada. También pertenezco al Instituto Interuniversitario Andaluz de Ciencia de Datos e Inteligencia Computacional (DaSCI: https://dasci.es) y al Instituto de Biociencias Ibs.Granada.

Mi formación es interdisciplinar e internacional con especialización en biología molecular, e informática. Mi trayectoria comenzó en 1995 con mi doctorado en ecología molecular y microbiología en el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) EEZ Granada. Posteriormente, en 2002, me incorporé al Centro Alemán de Investigación del Cáncer (DKFZ), primero en el Dpto. de Biofísica Molecular y Bioinformática y más tarde en la División de Análisis Genómicos. En 2005, me incorporé al Departamento de Ciencias de la Computación (http://sci2s.ugr.es/) de la Universidad de Granada y junto con el Dr. Zwir fundamos el M4MLab (http://sci2s.ugr.es/m4m/), parte del grupo de Soft Computing del departamento.
Mi trabajo de investigación se ha centrado en el campo de la Bioinformática y el análisis de datos integrando todos los aspectos relacionados con la minería de datos, el almacenamiento, el procesamiento, la distribución, el análisis, el modelado y la interpretación de la información biológica. En los últimos años, me he centrado en el desarrollo y la aplicación de algoritmos capaces de extraer relaciones de diferentes dominios de conocimiento (por ejemplo, datos genómicos, imágenes, datos transcriptómicos, datos clínicos). Nuestro objetivo es distinguir diferentes subtipos clínicos de trastornos complejos (e.g., trastornos mentales, cáncer) asociados a distintos antecedentes genéticos y como aplicar este conocimiento a la aplicación de tratamientos personalizados eficaces. En particular, os voy a acompañar durante los módulos 1 y 2
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My name is Coral del Val, and I am Associate Professor at the Department of Computer Science and AI at the University of Granada, and I also belong to the Andalusian Interuniversity Institute of Data Science and Computational Intelligence (DaSCI: https://dasci.es) and to the Institute of Bioscience Ibs.Granada

My background is interdisciplinary and international with specialization in molecular biology, and computer science. My trajectory started in 1995 with my PhD in molecular ecology and microbiology at the Spanish Research Council (CSIC) EEZ Granada. Afterwards in 2002, I joined the German Cancer Research Center (DKFZ) first at the Molecular Biophysics and Bioinformatics Dpt. and later at the Division of Genome Analysis. In 2005, I joined the Computer Science Department (http://sci2s.ugr.es/) at the University of Granada and together with Dr. Zwir we founded the M4MLab (http://sci2s.ugr.es/m4m/).
My research work has centred in the field of Bioinformatics and Data analysis integrating all aspects related with data mining, storing, processing, distribution, analysis, modelling and interpretation of biological information. Also, in the development of state-of-the-art bioinformatics methods to collect manipulate and analyze genomic, transcriptomic and epigenomic data from next-generation sequencing data.
In the last years, I have focused in the development and application of algorithms able to extract many-to-many relationships from different domains of knowledge (e.g. genomic data, images, transcriptomic data, clinical data). Our aim is to distinguish different clinical forms of complex disorders (e.g. mental disorders, cancer) associated with distinct genetic backgrounds and its application to effective personalized treatments. Particularly, I will be with you in modules 1 and 2

Hola a tod@s y bienvenid@s!

Mi nombre es Elena Ruiz Sánchez, y os acompañaré durante parte de los módulos 5 y 6 (dentro de unas semanillas), donde aprenderemos sobre técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado, respectivamente.

Os cuento un poquito sobre mí: estudié el Grado en Ingeniería Informática en la Universidad de Granada y en esta misma universidad continué primero con el Máster en Ciencia de Datos e Ingeniería de Computadores y después con mi tesis doctoral sobre algoritmos de reglas de asociación en flujos de datos.
Actualmente trabajo como desarrolladora de software en el grupo de I+D de Revvity, construyendo soluciones de análisis de datos para el sector farmacéutico.

Espero que disfrutéis el curso y os resulte interesante. ¡Nos vemos en los foros y en cafetería! 😊

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Hello and welcome all!
My name is Elena Ruiz Sánchez, and I will be with you during part of modules 5 and 6 (in a few weeks), where we will learn about supervised and unsupervised learning techniques, respectively.

A little bit about myself: I studied Computer Engineering at the University of Granada and at the same university I continued first with the Master in Data Science and Computer Engineering and then with my PhD thesis on algorithms of association rules in data streams.
I am currently working as a software developer at the R&D group of Revvity, building data analysis solutions for the pharmaceutical industry.

I hope you enjoy it and find it interesting. See you in the forums and canteen! 😊

Bienvenid@s a este fascinante curso. Mi nombre es Augusto Anguita Ruiz, soy científico de datos e investigador postdoctoral en el centro de Epidemiología ISGlobal de Barcelona (https://www.isglobal.org/en/quienes-somos), donde estudio los determinantes ambientales y moleculares de diversas enfermedades crónicas en poblaciones pediátricas (https://athleteproject.eu/).

En este curso, os acompañaré como docente y tutor en los módulos 3 y 4, centrados en el uso de machine learning, y especialmente, el machine learning supervisado en el ámbito de la bioinformática.

Os animo a aprovechar el curso y los canales de comunicación que tenemos abiertos para interactuar con el profesorado.

Mucho ánimo y a por todas!!

Augusto.

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Welcome to this fascinating course. My name is Augusto Anguita Ruiz, I am a data scientist and postdoctoral researcher at the ISGlobal Epidemiology Centre in Barcelona (https://www.isglobal.org/en/quienes-somos), where I study the environmental and molecular determinants of various chronic diseases in paediatric populations (https://athleteproject.eu/).

In this course, I will accompany you as a teacher and tutor in modules 3 and 4, focused on the use of machine learning, and especially, supervised machine learning in the field of bioinformatics.

I encourage you to take advantage of the course and the communication channels we have open to interact with the teaching staff.

Lots of encouragement and let's go for it!

Augusto.

Buenos días,

Bienvenidos y bienvenidas a la quinta edición del MOOC sobre Machine Learning y Big Data para la Bioinformática. Soy María Martínez Rojas, Profesora Titular de Universidad en el Departamento de Construcciones Arquitectónicas de la Universidad de Granada, y junto con el profesor José Manuel Soto Hidalgo, os guiaremos a través del módulo 8, titulado "Herramienta Gráfica: KNIME".

En este módulo, exploraremos cómo KNIME puede ser una herramienta poderosa para la manipulación de datos y la realización de análisis complejos en el campo de la bioinformática. Nuestra meta es que, al finalizar el módulo, no solo comprendan mejor esta herramienta, sino que también puedan aplicarla efectivamente en sus propios proyectos de investigación.

Esperamos que el curso sea de su interés y que disfruten de cada módulo. ¡Nos vemos en el módulo 8!

Quedo a su disposición para cualquier consulta que puedan tener durante el curso.

Atentamente,

María

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Good morning,

Welcome to the fifth edition of the MOOC on Machine Learning and Big Data for Bioinformatics. My name is María Martínez Rojas, Associate Professor in the Department of Building Construction at the University of Granada, and together with Professor José Manuel Soto Hidalgo, I will guide you through Module 8, titled "Graphic Tool: KNIME".

In this module, we will explore how KNIME can be a powerful tool for data manipulation and conducting complex analyses in the field of bioinformatics. Our goal is that by the end of the module, you will not only have a better understanding of this tool but also be able to effectively apply it in your own research projects.

We hope you find the course engaging and enjoy each module. See you in Module 8!

I am at your disposal for any questions you may have during the course.

Sincerely,

Maria

Hola a tod@s,

soy Jose Manuel Soto Hidalgo, profesor Titular de Universidad del departamento de Ingeniería de Computadores, Automática y Robótica de la UGR y seré, junto con la profesora María Martínez Rojas, coordinador y tutor del último módulo del MOOC: Módulo 8 - Herramienta Gráfica KNIME.

Hemos intentado poner a vuestra disposición distintos recursos y ejemplos para facilitaros un aprendizaje rápido y a la vez riguroso sobre una herramienta gráfica que está revolucionando el mundo de la Ciencia de Datos y, en concreto, en el análisis y extracción de conocimiento a partir de datos. Este módulo ofrece una visión introductoria no sólo al uso de la herramienta KNIME sino también en su aplicación a la bioinformática a través de las diferentes técnicas que ya habéis visto en los módulos anteriores del MOOC. Descubrirás su facilidad de uso, su potencia para el análisis de datos y extracción de conocimiento en problemas de bioinformática y en definitiva las ventajas competitivas que genera el uso de esta herramienta.

Iremos planteando cuestiones y compartiendo inquietudes en el foro con el objetivo de motivar y completar la formación sobre la herramienta KNIME.

Esperamos atenderos y resolver cualquier consulta que os surja en este tramo final del MOOC.

¡Nos vemos en el último módulo!

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Hello everyone,

I am Jose Manuel Soto Hidalgo, associate professor at the Department of Computer Engineering, Automation and Robotics of UGR and I will be, together with professor María Martínez Rojas, coordinator and tutor of the last module: Module 8 - KNIME Graphical Tool.

We have tried to provide you with different resources and examples to facilitate a quick and at the same time rigorous learning about a graphical tool that is revolutionizing the world of Data Science and, specifically, in the analysis and extraction of knowledge from data. This module offers an introductory view not only on the use of the KNIME tool but also on its application to bioinformatics through the different techniques that you have already seen in the previous modules of the MOOC. You will discover its ease of use, its power for data analysis and knowledge extraction in bioinformatics problems and finally the competitive advantages generated using this tool.

We will be raising questions and sharing concerns in the forum to motivate and complete the training on the KNIME tool.

We look forward to answering any questions you may have in this final part of the MOOC.

See you in the last module!