La Bioinformática y la Biología Computacional combinan la biología, las matemáticas, la estadística y la informática para analizar datos biológicos. Su objetivo es obtener información útil a partir de grandes conjuntos de datos, como secuencias de ADN, proteínas, genes, etc. En las últimas décadas se ha producido una explosión en las metodologías para generar y analizar este tipo de datos, que suponen un reto para los investigadores y profesionales en biología y biomedicina.

La Bioinformática y la Biología Computacional tienen un amplio campo de aplicación en diferentes áreas, como la industria farmacéutica, la agricultura, la biotecnología, la investigación ambiental y la bioseguridad, así como la biomedicina. En todos estos campos la demanda de profesionales e investigadores especializados está aumentando considerablemente en todo el mundo.

La irrupción de nuevos métodos de programación y análisis de datos basados en aprendizaje automático e inteligencia artificial han supuesto una nueva revolución con multitud de aplicaciones en aspectos clásicos como son genómica, proteómica, farmacología y medicina personalizada o biología de sistemas y además impulsan el desarrollo de nuevas tecnologías en biomedicina, como la edición genética, el análisis de imágenes o la bioimpresión 3D, y la inteligencia artificial aplicada a la salud.

El Máster Universitario en Bioinformática y Biología Computacional por la Universidad Autónoma de Madrid es un título marcadamente multidisciplinar que busca dar respuesta al crecimiento exponencial de la información biológica y la necesidad de expertos que puedan contribuir a interpretarla y convertirla en conocimiento útil.

El Máster en Bioinformática y Biología Computacional tiene como objetivo:

1. Conocer métodos de búsquedas avanzadas y análisis integrador de información biológica y biomédica.
2. Aplicar métodos computacionales a la resolución de problemas y análisis de datos en investigación, desarrollo e innovación en biología y biomedicina.
3. Integrar metodologías computacionales y estadísticas para el análisis reproducible y a gran escala de datos biológicos y biomédicos.
4. Proporcionar herramientas para el desarrollo de nuevas metodologías y aplicaciones en bioinformática y biología computacional.
5. Proporcionar herramientas y competencias para la gestión de empresas basadas en el conocimiento en los ámbitos de la biomedicina, biotecnología y bioinformática.