Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/statistical-genomics
과정 개요
Coursera에서 제공하는 ‘Statistics for Genomic Data Science’는 유전체 데이터 과학에 관심있는 분들에게 매우 유익한 강의입니다. 이 과정은 존스 홉킨스 대학교의 Genomic Big Data Science 전문화 과정의 여섯 번째 커리큘럼으로, 유전체 데이터와 관련된 다양한 통계 개념을 익힐 수 있습니다.
강의 내용
이 과정은 크게 네 개의 모듈로 구성되어 있습니다:
- 모듈 1: 정규화, 탐색적 분석, 선형 모델링, 검증 및 다중 검증과 같은 변형들을 다룹니다. 이러한 개념들은 유전체 연구에서 빈번하게 발생하는 핵심 사항입니다.
- 모듈 2: 전처리, 선형 모델링 및 배치 효과에 대한 이론과 실습이 포함되어 있습니다.
- 모듈 3: 이진 데이터나 카운트 데이터와 같은 비연속적 결과 모델링, 가설 검정 그리고 여러 가설 검정 방법을 배울 수 있습니다.
- 모듈 4: RNA-seq, GWAS, ChIP-Seq 및 DNA 메틸화 연구와 같은 특정 데이터 유형 분석에 대한 일반적인 파이프라인을 다룹니다.
추천 이유
유전체학은 현재 생명과학 분야에서 가장 급속히 성장하고 있는 학문 중 하나입니다. 통계학적 기초가 마련되어 있지 않다면 특정 데이터를 해석하는 데 어려움이 클 수 있습니다. 이 과정을 통해 유전체 데이터를 보다 효과적으로 분석하고 해석하는 데 필요한 통계적 지식을 습득할 수 있습니다.
또한, 이 과정은 이론에만 그치지 않고 실습을 통해 실제 데이터 분석 기술을 익힐 수 있도록 구성되어 있어, 학습한 내용을 바로 적용해 볼 수 있는 좋은 기회를 제공합니다.
결론
유전체 데이터 과학의 세계에 발을 들여놓고 싶다면, ‘Statistics for Genomic Data Science’는 당신에게 꼭 추천할 만한 과정입니다. 이 강의를 통해 안정적인 통계적 토대를 마련하고, 연구 및 실무에 활용할 수 있는 귀중한 지식을 쌓을 수 있을 것입니다.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/statistical-genomics