| 과목 |
내용 |
| Deep Learning (TensorFlow), Big AI, Bio Tech, Biome |
빅데이터와 머신러닝
딥러닝 기술의 이해
텐서플로우
임상의료정보학에서의 딥러닝
예제를 통한 데이터 분석 |
| 의생명정보학과 Genomic data analysis |
차세대 유전 분석 기술의 이해
NGS Platforms and Application
Personal Genome Interpretation
Exome Sequencing Analysis
RNA-Seq Data Analysis
Cancer Genome Bioinformatics
GWAS, PheWAS and EWAS |
| Python 프로그래밍과
정보의학 알고리즘 |
Python 스크립트 프로그래밍 기초
Python 언어의 문법이해
알고리즘의 이해
Python 언어를 이용한 의학자료분석
소프트웨어 개발 방법론 |
| R 중급 통계학 및
정보의학 자료처리론 |
Review of Basic Statistics
R programming의 개요
Advanced R graphics
Microarray Data Analysis
R Program과 다른 프로그램 연동
임상 예측 모형의 구축과 활용 |
| 데이터베이스 이론 및
임상정보시스템 |
데이터와 데이터베이스의 구조
데이터베이스 설계하기
데이터웨어하우스의 구축과 활용
EMR 데이터를 활용한 의학 연구 네트워크 분석
데이터 익명화와 윤리적 문제 |
