Este programa de estudio se gestiona íntegramente en-línea mediante e-learning (en español; o en inglés) y por ello los estudiantes admitidos podrán realizarlo desde su país de residencia en idioma español o en idioma inglés. Los participantes de idioma español deberán tener un conocimiento del inglés a nivel lectivo o su disposición a perfeccionarlo. Toda la instrucción, ejercicios y exámenes se impartirán online en el idioma del estudiante. A cada estudiante se le asignará un asistente académico de enlace con el Academic Staff, que le asistirá en todo momento por correo electrónico.
Mantenerse en la cima de una línea de investigación, y las tendencias en este campo no solo es una necesidad, sino una necesidad crítica para quien se propone como doctor, incrementar su nivel de exigencia en la investigación, bien por razones personales, profesionales, institucionales o académicas.
Requisitos de graduación:
COMPOSICIÓN GENERAL DEL POST-DOCTORADO 30 créditos = Plan de Estudio 30 créditos (4 cursos de 5 créditos cada uno) + 10 créditos: Metodología de investigación, proyecto y tesis.
Aquellos estudiantes que requieran cursar alguna línea de investigación no incluida en ésta presentación, podrán presentar a la Universidad una propuesta debidamente sustentada escribiendo a: academic-staff@tauniversity.org
Los estudiantes con un doctorado en el área objeto de estudio o afín, seleccionados para ingresar, deben cursar y aprobar de la siguiente lista, cuatro (4) Cursos Avanzados de Investigación Independiente y la Tesis Postdoctoral.
PLAN DE ESTUDIO, seleccione mínimo cuatro cursos:
B909 Fundamentos de bioestadística / Biostatistics Fundamentals
B910 Modelos lineales / Linear models
B911 Programación y software estadístico / Programming and statistical software
B912 Modelos logísticos y de supervivencia / Logistics and survival models
B913 Análisis multivariante / Multivariate analysis
B915 Probabilidad / Probability
B917 Estadística Matemática / Mathematical Statistics
B918 Teoría de la estimación / Estimation theory
B919 Pruebas de hipótesis / Hypothesis Testing
B920 Informática estadística intermedia y análisis de regresión aplicada / Intermediate statistical informatics and applied regression analysis
B921 Métodos Estadísticos para Epidemiología / Statistical Methods for Epidemiology
B922 Modelos lineales generalizados con aplicaciones / Generalized linear models with applications
B923 Conceptos y métodos en epidemiología / Concepts and methods in epidemiology
B924 – Métodos Avanzados en Bioestadística / Advanced Methods in Biostatistics
B925 – Métodos Bayesianos / Bayesian Methods
B926 – Inferencia Causal en Medicina y Salud Pública / Causal Inference in Medicine and Public Health
B927 – Fundamentos de Probabilidad e Inferencia Estadística / Essentials of Probability and Statistical Inference
B928 – Proyecto Final de Bioestadística en Salud Pública / MPH Capstone Biostatistics
B929 – Métodos en Bioestadística / Methods in Biostatistics
B930 – Modelos Estadísticos Multinivel en Salud Pública / Multilevel Statistical Models in Public Health
B931 – Principios y Métodos de Neuroimagen Funcional / Principles and Methods of Functional Neuroimaging
B932 – Teoría de la Probabilidad / Probability Theory
B933 – Métodos Estadísticos en Salud Pública / Statistical Methods in Public Health
B934 – Estadística para Genómica / Statistics for Genomics
B935 – Estadística para Científicos de Laboratorio / Statistics for Laboratory Scientists
B900 – Estadística / Statistics
B901 – Bioestadística / Biostatistics
B902 – Salud Ambiental / Environmental Health
B903 – Epidemiología / Epidemiology
B904 – Biología / Biology
B905 – Estadística Computacional / Computational Statistics
B906 – Cáncer / Cancer
B907 – Genética / Genetics
B908 – Imágenes Cerebrales / Brain Images
IT900 –Tecnologías de Información para la Investigación Avanzada / Information Technologies for Advanced Research: Estudio integrado de herramientas digitales, análisis de datos, inteligencia artificial, automatización, computación en la nube y tecnologías emergentes aplicadas al campo objeto de estudio.
1000 Thesis/Tesis (Propuesta, Proyecto, Tesis).
Requisitos de admisión:
- Copia de las titulaciones y notas del pregrado, maestría y doctorado.
- Copia del documento de identidad con foto.
- Propuesta del Plan y forma de Pago.
- Constancia laboral o de docencia universitaria.
Para iniciar el procedimiento de admisión, los citados documentos en copia electrónica (Pdf o Word), deben ser consignados por email a: admissions@tauniversity.org
Duración: dos meses para cada curso y seis meses mínimo para el trabajo de Tesis Posdoctoral. Puede ser antes dependiendo de la dedicación al estudio.
El trabajo académico del estudiante consiste en desarrollar cada Curso Avanzado Independiente de Investigación Postdoctoral.
La investigación postdoctoral es la investigación académica o científica llevada a cabo por una persona que ha completado sus estudios de doctorado, normalmente dentro de los años siguientes a su titulación. Su objetivo es profundizar conocimientos en un tema especializado, siguiendo su línea de trabajo doctoral u otra afín. La investigación postdoctoral a menudo se considera esencial para la misión académica del postdoctorando y/o instituciones a las cuales sirve, y se espera la producción de publicaciones.
Cada curso de investigación estará fundamentado en el objetivo del mismo, las directrices, lineamientos, normativa, metodología y referencias bibliográficas prescritas por el Academic Staff de la Universidad.
El examen final de cada curso consiste en redactar y aprobar el Informe Final de Investigación de 35 páginas sin contar páginas preliminares ni anexos, original y auténtico. El Informe de Investigación representa el resultado final del proceso de investigación de cada curso y debe estar estructurado y compuesto de conformidad con el formato que exige la Universidad.
La tesis, se emprenderá previa aprobación de la propuesta por parte del Academic Staff de la Universidad, preferiblemente no mayor de 100 páginas sin contar páginas preliminares ni anexos, ni menor de 90 páginas, original y auténtico.
Uno de los trabajos de investigación aprobados, debe ser publicado como artículo científico o Research Paper en revistas científicas de cobertura mundial aceptada por TAU. La Universidad puede gestionar ayudas para estas publicaciones mediante convenios existentes.
Todas las presentaciones se harán vía Internet.
[ TITULACIONES Y CERTIFICACIONES ]
Nuestros alumnos recibirán su título y notas Apostillado por La Haya a los efectos legales oportunos.
" El trámite de apostilla certificará la autenticidad de la firma de los documentos públicos en un país firmante del Convenio de La Haya, de 5 de octubre de 1961, por el que se suprime la exigencia de legalización de los Documentos Públicos Extranjeros que deban surtir efectos en otro país firmante del mismo. Con todo esto el egresado de TAU, consigue consolidar su Curriculum, prestigio y profesionalidad a nivel internacional ".
Los estudiantes de países no adscritos a la Convención de la Haya, deben solicitar a la Universidad el procedimiento de legalización consular.......Leer más.
Para mayor información sobre la metodología de estudio y requerimientos de admisión, visite https://tauniversity.org/programas/post-doctorados-distancia-online
Example of the Description of the courses:
B905 Computational Statistics
Este curso proporciona una línea de investigación para una introducción o actualización a la estadística computacional, con énfasis en métodos estadísticos y software para abordar problemas de inferencia de alta dimensionalidad en biología y medicina. Aborda: resúmenes de datos numéricos y gráficos, estimación basada en pérdidas (regresión, clasificación, estimación de densidad), suavizado, algoritmo EM, cadena de Markov Monte-Carlo, agrupación, pruebas múltiples, remuestreo, modelos de Markov ocultos. Los recursos de computación estadística, con énfasis en el lenguaje R y el medio ambiente (www.r-project.org). Los temas de programación que debe abarcar la investigación incluyen: estructuras de datos, funciones, modelos estadísticos, procedimientos gráficos, diseño de un paquete R, programación orientada a objetos, interfaces entre sistemas. Los métodos estadísticos y computacionales deben estar motivados e ilustrados en las estructuras de datos que surgen en los actuales problemas de inferencia de alta dimensión en biología y medicina.
B908 Brain Images
Este curso con énfasis en la Bioestadística, tratará las técnicas de investigación actuales con un enfoque especial en la neuroimagen humana, en particular la resonancia magnética funcional (IRMf). Estas técnicas deben ser analizadas en la investigación en una amplia gama de dominios cognitivos, tales como la percepción, la memoria y la conciencia. La última década ha visto un rápido desarrollo de las técnicas de neuroimagen. Las implicaciones de las técnicas de neuroimagen son muchas, que van desde la ciencia básica a las aplicaciones clínicas, de la ley a la economía. El campo de la neuroimagen es inherentemente multidisciplinar que cubre la física básica, la fisiología, la psicología, y los principios computacionales.
B910 Advanced Methods in Biostatistics
Teoría y aplicación para estimación e hipótesis de datos independientes utilizando modelos lineales. Principios de la estimación e inferencia de Frequentist y Bayesian. Aplicación mediante software estadístico. El informe de análisis de datos. Teoría y aplicación de datos independientes y dependientes utilizando modelos lineales generalizados y modelos mixtos lineales generalizados. Inferencia bayesiana y frecuencia.
B914 MPH Capstone Biostatistics
Este curso avanzado de investigación independiente, permitirá a los estudiantes que lo cursen, sintetizar los conocimientos fundamentales de Bioestadística aplicados a la salud pública, trabajados durante el programa posdoctoral a través de la finalización de un Informe de Investigación de 35 páginas que debe ser presentado como trabajo previo a la fase de tesis.
B917 Principles and Methods of Functional Neuroimaging
Este curso de investigación Introduce los principios de la resonancia magnética funcional (fMRI) aplicada a la investigación de sujetos humanos. La investigación debe lograr un resumen teórico de la investigación fMRI humana incluyendo aspectos clave del diseño, recolección de datos, procesamiento, análisis y publicación de un experimento fMRI de sujetos humanos. Se centra en la descripción de todos los aspectos de un estudio fMRI desde el diseño experimental inicial, a través de la recopilación de datos y pre-procesamiento, análisis estadístico. Describe las metas y limitaciones para los estudios fMRI, el formato de los datos y cómo se procesa antes del análisis estadístico. Se centra en la preformación individual del sujeto y el nivel de grupo análisis estadístico univariable de los datos de fMRI con el umbral adecuado y la corrección de comparación múltiple. Se recomiendan la práctica de laboratorio que proporcione una aplicación práctica de estos conceptos para muestrear conjuntos de datos y preparar a los estudiantes para el análisis de los datos de fMRI ( functional magnetic resonance imaging).
