Programa Científico All of Us

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Incluye una descripción general de los recursos, artículos y herramientas del Banco de Trabajo.

Haz clic aquí para acceder a la sección Preguntas frecuentes de All of Us.

Preguntas organizadas por las siguientes secciones: Investigadores, Explorador de encuestas, Explorador de datos, COVID-19 y Banco de Trabajo. 

En esta sección se provee una lista de videotutoriales sobre el Banco de Trabajo para Investigación de All of Us. La lista comienza con videotutoriales de conocimientos fundamentales, avanza a través de herramientas y funcionalidades esenciales, y termina con temas más avanzados y aplicaciones especializadas. Esta progresión asegura que los espectadores construyan su comprensión de manera sistemática, permitiéndoles utilizar efectivamente el Banco de Trabajo de All of Us para sus proyectos de investigación.

Los exhortamos a ver estos videotutoriales para que desarrollen o refinen, dependiendo del caso, sus habilidades para el uso más eficaz de los enormes conjuntos de datos y las poderosas herramientas de análisis que ofrece All of Us para la investigación en salud. También, les recomendamos que se suscriban al canal de YouTube del Banco de Trabajo de All of Us para que reciban las notificaciones de los nuevos videotutoriales que se van integrando a esta plataforma de comunicación y aprendizaje.

 

Fundamentos del Banco de Trabajo para Investigación

New User Orientation - Introducción general para nuevos usuarios.

Introduction to the Researcher Workbench - Visión general de la plataforma y sus capacidades.

All of Us Onboarding Tutorial Video - Guía para los primeros pasos en el Banco de Trabajo.

Accessing Researcher Workbench via login.gov - Cómo acceder al Banco de Trabajo, un paso crítico para comenzar.

User Support Hub - Introduce los recursos de apoyo disponibles para los usuarios.

The All of Us Data Browser Tutorial Video - Cómo navegar y utilizar el navegador de datos.

Data Browser Demonstration - Muestra ejemplos prácticos de cómo utilizar el navegador de datos.

Writing a Meaningful Workspace Description - Guía para escribir descripciones efectivas de los espacios de trabajo.

 

Análisis de Datos para Investigación en Salud

All of Us Survey Development and Data: Detalla el proceso de desarrollo de las encuestas utilizadas en All of Us, y cómo estos datos pueden ser aprovechados para la investigación.

Working with COPE Survey Data: Explica cómo acceder y utilizar los datos de la Encuesta COPE, recogidos para entender los efectos de la pandemia COVID-19 en la salud y bienestar.

Wearable Device Dataset: Presenta los conjuntos de datos obtenidos de dispositivos portables (como Fitbit), su importancia para la investigación de la salud y cómo integrarlos en los estudios.

Introduction to working with Fitbit data in the All of Us Research Program - Introduce datos de dispositivos portátiles, expandiendo el alcance del análisis a nuevos tipos de datos.

Use of Fitbit data within All of Us Research Program: Explora cómo se pueden utilizar los datos de Fitbit dentro del programa para investigaciones relacionadas con la actividad física, el sueño y otros aspectos del bienestar.

Introduction to EHR Data - Proporciona una base sobre los datos de expedientes médicos electrónicos disponibles en el Banco de Trabajo.

Utilizing the All of Us Research Program for Substance Use and Mental Health Research - Aplica el conocimiento adquirido en investigaciones específicas, mostrando el impacto real del Workbench.

 

Herramientas y Técnicas Computacionales para el Análisis de Datos en el Banco de Trabajo de All of Us

Cohort Builder & Cohort Review - Enseña cómo construir y revisar cohortes de participantes.

Dataset Builder & Concept Sets - Explica cómo crear conjuntos de datos y conceptos para análisis.

Cohort Builder Temporal Feature - Muestra cómo construir cohortes con características temporales, un paso avanzado en la definición de grupos de estudio.

How to Use Workspace Buckets Using R - Introduce programación básica en R, esencial para análisis de datos.

Using R in the Workbench - Profundiza en aplicaciones más específicas de R dentro del entorno del Workbench.

Using RStudio in the Researcher Workbench - Explica cómo utilizar una herramienta de desarrollo integral para R, esencial para análisis avanzados.

How to Use Workspace Buckets Using Python - Similar a la introducción de R pero para usuarios de Python, ofreciendo una perspectiva alternativa en programación.

SQL, OMOP & BigQuery - Introduce bases de datos y herramientas de consulta, fundamentales para el manejo de grandes volúmenes de datos.

Cromwell Demonstration: Muestra cómo utilizar Cromwell, un motor de ejecución de flujo de trabajo, dentro del Workbench para mejorar la eficiencia en el análisis de grandes volúmenes de datos.

Wrangling Data in the Researcher Workbench - Introduce técnicas para manejar y preparar datos para análisis.

 

Gestión de Recursos y Almacenamiento en el Banco de Trabajo de All of Us

Overview of Cloud Environments and Storage - Da una visión general de las opciones de almacenamiento y entornos en la nube.

Cloud Environments & Storage Options - Detalla las opciones específicas de almacenamiento y entornos en la nube.

Update to Storage Options in the Workbench - Actualizaciones recientes sobre las opciones de almacenamiento disponibles.

Billing in the Researcher Workbench - Aborda la gestión de recursos, crucial para la sostenibilidad de proyectos a largo plazo.

 

Exploración de Datos Genómicos en el Researcher Workbench

Working with the All of Us Genomics Data - Introduce a los investigadores en cómo utilizar y analizar los datos genómicos disponibles en el Workbench, incluyendo consejos para maximizar su uso en proyectos de investigación.

Genomic Data and Resources on AoU Researcher Workbench - Profundiza en el uso de datos genómicos, esencial para la investigación biomédica.

Selecting Variants in the All of Us Workbench - Enseña cómo seleccionar variantes genéticas específicas, importante para la investigación genómica.

Integrating Genetic and Wearable Data for Exploration - Combina conocimientos de genómica y datos de dispositivos portables, aumentando la complejidad del análisis.

DNA Day Presentation - En la celebración del Día Nacional del ADN, el Dr. Alex Bick y Lee Lichtenstein destacaron los datos genómicos disponibles dentro del Programa de Investigación All of Us y los casos de uso para aprovechar el conjunto de datos genómicos.

Genomics Workshop - Este video muestra cómo realizar Estudios de Asociación del Genoma Completo (GWAS) en el Researcher Workbench. Incluye 4 ejercicios: duplicar el espacio de trabajo, examinar datos genómicos, extraer datos fenotípicos y luego realizar el GWAS. Es una grabación de un taller virtual de genómica de 2 días que nuestro equipo de soporte organizó en julio de 2023, editada para ser más breve y clara. Se incluyen marcas de tiempo de las diferentes secciones. Además de ser un recurso útil sobre datos genómicos, es una excelente introducción para nuevos usuarios que deseen aprender a usar los constructores de Cohortes y Conjuntos de Datos (ejercicio 3).

 

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Introducción al Programa Científico All of Us del NIH

Este taller está diseñado para ofrecer una introducción al Programa Científico All of Us, una iniciativa ambiciosa de los Institutos Nacionales de Salud (NIH) de Estados Unidos que se enfoca en revolucionar la medicina de precisión. A través de la creación de una amplia cohorte de investigación de más de un millón de participantes voluntarios, el programa busca avanzar en nuestra comprensión de cómo los factores biológicos, ambientales y de comportamiento influyen en la salud y la enfermedad.

Al finalizar el taller, los participantes:

1. Comprenderán los objetivos fundamentales de All of Us y su enfoque en la medicina de precisión
2. Aprenderán sobre los tipos de datos recopilados por el programa, incluyendo información biométrica, genética, ambiental y de estilo de vida.
3. Entenderán cómo acceder a la base de datos y las políticas de privacidad y seguridad que protegen la información de los participantes.

4. Aprenderán a utilizar el Directorio de Proyectos de Investigación para explorar estudios actuales y pasados.

5. Descubrirán cómo acceder a las publicaciones generadas a partir de datos de All of Us.

6. Identificará posibles áreas de investigación dentro del campo de estudio del participante que podrían beneficiarse de los datos de All of Us.

Fecha	Hora	Recurso	Modalidad	Inscripción
martes 30 de abril	1:00-3:00 pm	Efraín Flores-Rivera	En línea vía Teams	Haga clic para inscribirse
miércoles 8 de mayo	1:00-3:00 pm	Charles W. Seguí-Caballero	En línea vía Teams	Haga clic para inscribirse
martes 14 de mayo	1:00-3:00 pm	Efraín Flores-Rivera	En línea vía Teams	Haga clic para inscribirse
miércoles 29 de mayo	1:00-3:00 pm	Charles W. Seguí-Caballero	En línea vía Teams	Haga clic para inscribirse

Principios Éticos y Seguridad de Datos en el Banco de Trabajo de All of Us

Este taller se enfoca en la comprensión de los principios éticos y las prácticas de seguridad de datos dentro del Banco de Trabajo de All of Us. A través de una serie de actividades interactivas, presentaciones detalladas y análisis de casos reales, los asistentes se sumergirán en las normativas y procedimientos establecidos por All of Us para garantizar la protección y el uso ético de los datos de salud. Este taller se centra en preparar a los participantes para navegar con confianza el entorno de investigación proporcionado por All of Us, promoviendo un enfoque de investigación que respeta la privacidad de los datos y la integridad de los participantes.

Al finalizar el taller, los participantes:

1. Conocerán las políticas de seguridad de datos y los protocolos éticos que guían la investigación dentro de la plataforma del Banco de Trabajo de All of Us.
2. Identificarán las responsabilidades específicas de los investigadores en el manejo ético y seguro de los datos dentro del Banco de Trabajo, destacando la importancia del consentimiento informado y la anonimización de datos.
3. Aplicarán las directrices y normativas de seguridad de datos en el desarrollo de proyectos de investigación, utilizando herramientas y recursos proporcionados por el Banco de Trabajo para asegurar la protección de la información de los participantes.
4. Desarrollarán estrategias para abordar desafíos éticos y dilemas que puedan surgir al trabajar con datos de salud a gran escala, promoviendo un diálogo constructivo sobre casos hipotéticos y situaciones reales.
5. Crearán planes de gestión de datos que cumplan con los requisitos del Banco de Trabajo de All of Us, preparándose para una implementación efectiva y ética de sus proyectos de investigación.

 

Fecha	Hora	Recurso	Modalidad	Inscripción
martes 28 de mayo	1:00-3:00 pm	Efraín Flores-Rivera	En línea vía Teams	Haga clic para inscribirse
miércoles 29 de mayo	1:00-3:00 pm	Charles W. Seguí-Caballero	En línea vía Teams	Haga clic para inscribirse
martes 4 de junio	1:00-3:00 pm	Efraín Flores-Rivera	En línea vía Teams	Haga clic para inscribirse
miércoles 5 de junio	1:00-3:00 pm	Charles W. Seguí-Caballero	En línea vía Teams	Haga clic para inscribirse

Dominando los Datos de Salud: Extracción de EHR y Consultas SQL en el Banco de Trabajo de All of Us

Este taller práctico está enfocado en proporcionar las habilidades necesarias para trabajar eficazmente con registros electrónicos de salud (EHR, por sus siglas en inglés) y la extracción de datos utilizando SQL dentro del Banco de Trabajo de All of Us. Cubre conceptos fundamentales, herramientas prácticas y estrategias eficaces para manejar y analizar datos de salud. A través de ejercicios prácticos, los participantes aprenderán a realizar consultas SQL, entenderán la estructura de los datos de EHR y cómo estos pueden ser utilizados para impulsar investigaciones en salud, todo dentro del entorno seguro que ofrece el Banco de Trabajo de All of Us.

Al finalizar el taller, los participantes:

1. Conocerán la estructura y los componentes clave de los registros electrónicos de salud (EHR) disponibles en el Banco de Trabajo de All of Us, incluyendo cómo se organizan y almacenan los datos.
2. Entenderán los principios básicos del lenguaje de consulta estructurada (SQL, por sus siglas en inglés) y su aplicación para la extracción de datos en entornos de investigación en salud.
3. Desarrollarán habilidades prácticas en la formulación de consultas SQL para extraer, analizar y manipular datos de EHR de manera efectiva, adaptándose a las necesidades específicas de sus proyectos de investigación.
4. Aplicarán técnicas de extracción de datos en ejercicios prácticos que simularán escenarios reales de investigación, permitiéndoles explorar y resolver problemas comunes en el análisis de datos de salud.
5. Discutirán estrategias para asegurar la privacidad y seguridad de los datos al trabajar con información sensible de salud, cumpliendo con las políticas de ética y regulaciones del Banco de Trabajo de All of Us.

 

Fecha	Hora	Recurso	Modalidad	Inscripción
Pendiente	1:00-3:00 pm	Efraín Flores-Rivera	En línea vía Teams	Haga clic para inscribirse
Pendiente	1:00-3:00 pm	Charles W. Seguí-Caballero	En línea vía Teams	Haga clic para inscribirse
Pendiente	1:00-3:00 pm	Efraín Flores-Rivera	En línea vía Teams	Haga clic para inscribirse
Pendiente	1:00-3:00 pm	Charles W. Seguí-Caballero	En línea vía Teams	Haga clic para inscribirse

Costos y Financiación en el Banco de Trabajo de All of Us

Este taller está diseñado con el objetivo de proporcionar una comprensión clara y práctica sobre la estructura de costos y las opciones de financiación disponibles al utilizar el Banco de Trabajo de All of Us en proyectos de investigación en salud. A través de una combinación de presentaciones informativas y ejercicios prácticos, los participantes aprenderán a estimar los costos de sus proyectos, explorarán las vías para la financiación y comprenderán cómo maximizar los recursos disponibles mientras se adhieren a los presupuestos de investigación.

Al finalizar el taller, los participantes:

1. Reconocerán los costos asociados al uso del Banco de Trabajo de All of Us, incluyendo el acceso a datos, herramientas analíticas y almacenamiento en la nube.
2. Aprenderán a estimar el costo total de un proyecto de investigación utilizando el Banco de Trabajo, considerando los diferentes recursos y herramientas necesarios.
3. Discutirán estrategias para gestionar eficazmente los costos del proyecto dentro de los límites presupuestarios.
4. Conocerán las opciones de financiación disponibles, incluidos los créditos iniciales ofrecidos por el programa y cómo solicitarlos.
5. Entenderán cómo crear y gestionar una cuenta de facturación para los proyectos de investigación.
6. Descubrirán cómo aprovechar los créditos gratuitos de GCP para el almacenamiento de datos y el análisis computacional, optimizando así la eficiencia del financiamiento.

 

Fecha	Hora	Recurso	Modalidad	Inscripción
Pendiente	1:00-3:00 pm	Efraín Flores-Rivera	En línea vía Teams	Haga clic para inscribirse
Pendiente	1:00-3:00 pm	Charles W. Seguí-Caballero	En línea vía Teams	Haga clic para inscribirse
Pendiente	1:00-3:00 pm	Efraín Flores-Rivera	En línea vía Teams	Haga clic para inscribirse
Pendiente	1:00-3:00 pm	Charles W. Seguí-Caballero	En línea vía Teams	Haga clic para inscribirse

PRÓXIMOS TALLERES - PENDIENTES

                    

 

La Biblioteca Conrado F. Asenjo del Recinto de Ciencias Médicas de la Universidad de Puerto Rico ofrecerá una serie de talleres sobre R y RStudio, diseñados específicamente para potenciar el uso del Banco de Trabajo de Investigación de All of Us. Estos talleres no solo proveerán las habilidades esenciales en programación y análisis de datos, sino que también abrirán puertas a una investigación más profunda y precisa en campos vitales como la genómica y la epidemiología. Al dominar estas herramientas, estudiantes, profesores e investigadores podrán llevar sus proyectos a nuevos niveles de innovación y descubrimiento, contribuyendo significativamente a nuestra comprensión de la salud y la enfermedad. Los exhortamos a mantenerse pendientes a los próximos anuncios de estas actividades de capacitación.

 

Taller 1: Fundamentos de R y RStudio

Este primer taller introduce a los participantes en el entorno de programación de R y la interfaz de usuario de RStudio. Se cubrirán los conceptos básicos de la instalación de paquetes, así como las estructuras de datos fundamentales de R, preparando el camino para análisis de datos más complejos.

Al finalizar el taller, los participantes:

1. Conocerán el entorno de R y la interfaz de RStudio.
2. Instalarán y cargarán los paquetes necesarios.
3. Reconocerán los tipos básicos de datos y estructuras de datos en R (vectores, matrices, listas, data frames).
4. Ejecutarán operaciones básicas y manipulaciones de datos.

 

Taller 2: Trabajando con Datos en R

El segundo taller se centra en la manipulación y organización de datos. Los participantes aprenderán a importar datos desde diferentes fuentes, limpiar y preparar conjuntos de datos para el análisis, y realizar operaciones básicas de selección de datos. También se introducirá la creación de gráficos utilizando el paquete ggplot2, una herramienta poderosa para la visualización de datos en R.

Al finalizar el taller, los participantes:

1. Importarán y exportarán datos en R.
2. Realizarán operaciones básicas de limpieza y organización de datos.
3. Conocerán de forma introductoria la selección y subconjunto de datos.
4. Crearán visualizaciones básicas utilizando ggplot2.

 

Taller 3: Análisis de Datos y Creación de Informes en R

En este tercer taller, los participantes aplicarán técnicas de análisis estadístico a sus datos y aprenderán a crear visualizaciones avanzadas. Además, se introducirá la creación de informes utilizando RMarkdown, permitiendo a los participantes generar documentos, presentaciones y dashboards interactivos que integren su código R, comentarios y resultados en un formato compartible y reproducible.

Al finalizar el taller, los participantes:

1. Aplicar técnicas básicas de análisis estadístico en R.
2. Crearán gráficos avanzados y personalizados con ggplot2.
3. Elaborarán informes con RMarkdown.
4. Compartirán resultados y visualizaciones a través de informes dinámicos.

 

Taller 4: Proyectos Prácticos con R

Este taller está dedicado a la aplicación práctica de los conocimientos adquiridos en los talleres anteriores. Los participantes trabajarán en proyectos reales, utilizando un conjunto de datos constante para explorar, analizar y presentar sus hallazgos. Este taller brinda la oportunidad de consolidar el aprendizaje, resolver dudas específicas y recibir feedback directo sobre el trabajo realizado.

Al finalizar el taller, los participantes:

1. Aplicar los conocimientos adquiridos en un proyecto práctico.
2. Reforzarán el aprendizaje a través de la aplicación de técnicas de análisis de datos en un conjunto de datos real.
3. Clarificarán dudas y fortalecerán la comprensión de los conceptos a través de la práctica.

 

Taller 5: R y a los Conjuntos de Datos de All of Us

Este taller los participantes aprenderán los conceptos básicos de R y cómo acceder y navegar por los conjuntos de datos de All of Us. Este taller sienta las bases para el análisis de datos y la estadística aplicada en las siguientes sesiones.

Al finalizar el taller, los participantes:

1. Conocerán el entorno de R y su interfaz.
2. Aprenderán a importar y visualizar conjuntos de datos de All of Us.
3. Identificarán los principales tipos de datos y estructuras en R.
4. Realizarán operaciones básicas de manipulación de datos (filtrado, ordenamiento).

 

Taller 6: Fundamentos de Probabilidad y Análisis Estadístico en R

En este taller se profundiza en los conceptos de probabilidad y estadística utilizando R, aplicados a los datos de All of Us. Se introducirán técnicas básicas de estadística descriptiva y se explorará cómo realizar análisis exploratorios de datos para extraer insights relevantes y preparar los datos para análisis más complejos.

Al finalizar el taller, los participantes:

1. Comprenderán y aplicarán conceptos básicos de probabilidad en R.
2. Calcularán estadísticas descriptivas para datos numéricos y categóricos.
3. Crearán visualizaciones básicas (histogramas, gráficos de caja) para explorar los conjuntos de datos.
4. Identificarán y tratarán valores faltantes y anomalías en los datos.

 

Taller 7: Limpieza de Datos y Preparación para el Análisis

Este taller se centra en técnicas avanzadas de preparación de datos en R, esenciales para el análisis estadístico de los conjuntos de datos de All of Us. Los participantes aprenderán a limpiar, transformar y combinar datos para maximizar su utilidad en proyectos de investigación, utilizando prácticas de codificación eficientes y reproducibles.

Al finalizar el taller, los participantes:

1. Aplicarán técnicas avanzadas de limpieza de datos en R.
2. Aprenderán a transformar y derivar nuevas variables a partir de los datos existentes.
3. Combinarán múltiples conjuntos de datos para enriquecer el análisis.
4. Conocerán de forma introductoria técnicas de muestreo y creación de subconjuntos de datos representativos.

 

Taller 8: Preparándose para el entorno de trabajo de investigación de All of Us: Uso de Jupyter Notebooks con R

Este taller se proporciona instrucción práctica en el uso del lenguaje de programación R dentro de un entorno de Jupyter Notebooks. Las herramientas del entorno de trabajo analítico disponibles dentro del entorno seguro en línea del Proyecto All of Us utilizan Jupyter Notebooks, por lo que familiarizarse con esta plataforma es una habilidad necesaria para llevar a cabo investigaciones de All of Us.

Al finalizar el taller, los participantes:

1. Profundizarán en el uso de R dentro del entorno de Jupyter Notebooks, centrando la atención en técnicas avanzadas y la integración de paquetes de R específicos para análisis de datos en salud
2. Desarrollarán estrategias para optimizar el flujo de trabajo de análisis de datos utilizando R en Jupyter Notebooks, incluyendo la gestión eficiente de espacios de trabajo, y la automatización de tareas comunes de análisis y visualización.
3. Aplicarán técnicas de análisis de datos específicas para la investigación en salud utilizando los conjuntos de datos de All of Us, como el análisis epidemiológico, estudios de asociación genética, y análisis de factores de riesgo.
4. Crearán informes dinámicos y visualizaciones interactivas que faciliten la interpretación y comunicación de los hallazgos de la investigación, utilizando herramientas avanzadas disponibles en R y Jupyter Notebooks.

PRÓXIMOS TALLERES - PENDIENTES

La Biblioteca Conrado F. Asenjo del Recinto de Ciencias Médicas de la Universidad de Puerto Rico ofrecerá serie de talleres centrados en Python, diseñados para enriquecer la experiencia de uso del Banco de Trabajo de Investigación de All of Us. A través de estos talleres, los participantes adquirirán habilidades cruciales en uno de los lenguajes de programación más versátiles y demandados, lo cual es esencial para analizar datos complejos, realizar investigaciones biomédicas y contribuir significativamente a la ciencia. Estos conocimientos no solo facilitarán el manejo eficaz del Banco de Trabajo, sino que también ampliarán las posibilidades investigativas en el campo de la salud, permitiendo a estudiantes, docentes e investigadores explorar nuevas fronteras científicas con las herramientas más avanzadas. Los exhortamos a mantenerse pendientes a los próximos anuncios de estas actividades de capacitación.

 

Taller 1: Fundamentos de Python para la Visualización de Datos

Este taller introduce a los participantes en los fundamentos del lenguaje de programación Python, enfocándose en las habilidades básicas necesarias para comenzar a programar. Los asistentes aprenderán cómo instalar Python y configurar su entorno de desarrollo, entenderán la sintaxis básica de Python, y realizarán sus primeros pasos en la programación con ejercicios prácticos.

Objetivos de Aprendizaje

1. Comprender cómo instalar Python y configurar un entorno de desarrollo.
2. Familiarizarse con la sintaxis básica de Python, incluyendo variables, tipos de datos, y estructuras de control básicas (if, for, while).
3. Ejecutar scripts de Python y resolver ejercicios de programación básicos.

 

Taller 2: Introducción a la Visualización de Datos con Python

En este taller, los participantes explorarán cómo Python puede ser utilizado para crear visualizaciones de datos impactantes. Se introducirá el uso de bibliotecas de visualización como Matplotlib y Seaborn, enseñando a los asistentes a construir una variedad de gráficos y diagramas a partir de datos reales.

Objetivos de Aprendizaje

1. Aprender a importar y utilizar las bibliotecas Matplotlib y Seaborn en Python.
2. Crear y personalizar gráficos de líneas, barras, dispersión y más para explorar datos.
3. Aplicar buenas prácticas en la visualización de datos para mejorar la interpretación y presentación de los resultados.

 

Taller 3: Programación y Análisis de Datos con Python

Este taller está diseñado para enseñar a los participantes cómo aplicar Python a tareas comunes de análisis de datos. Se cubrirán las habilidades para cargar, manipular y preparar datos para el análisis, utilizando Pandas, una de las bibliotecas más poderosas y populares para el análisis de datos en Python.

Objetivos de Aprendizaje

1. Importar y manipular datos utilizando la biblioteca Pandas en Python.
2. Realizar operaciones básicas de limpieza y preparación de conjuntos de datos.
3. Aplicar técnicas simples de análisis de datos para extraer insights de los datos.
4. Integrar la visualización de datos en el proceso de análisis para comunicar hallazgos de manera efectiva.

PROXIMOS TALLERES - PENDIENTES

La Biblioteca Conrado F. Asenjo ofrecerá una serie de talleres sobre Jupyter, destinados a dotar a nuestra comunidad académica de las destrezas necesarias para un aprovechamiento óptimo del Banco de Trabajo de Investigación de All of Us. La habilidad para manejar Jupyter Notebooks es indispensable en la era actual de la ciencia de datos, permitiendo la ejecución de código, visualización de datos y compartición de resultados de investigación de manera eficiente y reproducible. Estos talleres no solo facilitarán el análisis de grandes conjuntos de datos biomédicos, sino que también abrirán caminos hacia descubrimientos científicos innovadores, reforzando la importancia de la capacitación continua en herramientas tecnológicas avanzadas para estudiantes, profesores e investigadores. Los exhortamos a mantenerse pendientes a los próximos anuncios de estas actividades de capacitación.

 

Preparándose para Utilizar el Banco de Trabajo de Investigadores de All of Us: Uso de Jupyter Notebooks con Python (Parte 1)

En este taller los participantes se adentrarán en el fascinante mundo de la investigación biomédica con la ayuda de Python, uno de los lenguajes de programación más populares y potentes en el ámbito científico. Este taller de dos horas está diseñado para proporcionar una introducción al uso de Jupyter Notebooks dentro del entorno seguro en línea del Proyecto All of Us, enfocado en aquellos sin experiencia previa o con conocimientos básicos de Python. A través de una combinación de teoría, demostraciones prácticas y ejercicios interactivos, los participantes aprenderán cómo aplicar Python a la investigación biomédica, manteniendo el cumplimiento con los más altos estándares de seguridad de datos.

Al finalizar el taller, los participantes:

1. Comprender los objetivos, la importancia y el alcance del Proyecto All of Us.
2. Reconocer la contribución del proyecto a la medicina personalizada y la investigación biomédica
3. Identificar los diferentes niveles de seguridad de datos implementados en el proyecto,
4. Aprender el proceso para acceder a los datos de forma segura y conforme a los requisitos del acuerdo de uso de datos.
5. Familiarizarse con la interfaz de Jupyter Notebook y sus funcionalidades.

 

Preparándose para Utilizar el Banco de Trabajo de Investigadores de All of Us: Uso de Jupyter Notebooks con Python (Parte 2)

En este taller los participantes se adentrarán en el fascinante mundo de la investigación biomédica con la ayuda de Python, uno de los lenguajes de programación más populares y potentes en el ámbito científico. Este taller de dos horas está diseñado para proporcionar una introducción al uso de Jupyter Notebooks dentro del entorno seguro en línea del Proyecto All of Us, enfocado en aquellos sin experiencia previa o con conocimientos básicos de Python. A través de una combinación de teoría, demostraciones prácticas y ejercicios interactivos, los participantes aprenderán cómo aplicar Python a la investigación biomédica, manteniendo el cumplimiento con los más altos estándares de seguridad de datos.

Al finalizar el taller, los participantes:

1. Adquirir habilidades básicas en la programación con Python, incluyendo la manipulación de estructuras de datos, control de flujo y funciones.
2. Realizar ejercicios prácticos de manipulación y análisis de datos utilizando Python en Jupyter Notebooks.
3. Crear visualizaciones de datos sencillas que faciliten la interpretación de los resultados de la investigación.
4. Introducción a la creación de informes reproducibles y compartibles mediante Jupyter Notebooks
5. Aprender a integrar código, resultados y análisis en un documento cohesivo.

Este proyecto recibió financiación a través de las Universidades Asociadas de Oak Ridge en apoyo de los Institutos Nacionales de Salud y la Biblioteca Nacional de Medicina en virtud del acuerdo n.° S-105105.000 Orden de trabajo 75N97022F00003 con BLH Technologies, Inc. (contrato principal n.° 75N97020A00017).

This project received funding through the Oak Ridge Associated Universities in support of the National Institutes of Health, National Library of Medicine under agreement #S-105105.000 Task Order 75N97022F00003 with BLH Technologies, Inc. (Prime Contract No. 75N97020A00017).