• Введение в R и RStudio
• Калькулятор, функции, операторы
• Типы данных, векторы, создание последовательностей
• Задания и практика

👉 Результат: вы уверенно ориентируетесь в R и понимаете, как работать с базовыми объектами.

• Приведение типов
• Векторизация и ресайклинг
• Индексирование
• Задания и обсуждения

👉 Результат: вы можете обрабатывать массивы данных и готовить их к анализу.

• Логические векторы и оператор %in%
• Матрицы, массивы, списки
• Датафреймы
• Задания и разбор

👉 Результат: освоите базовые структуры данных и научитесь хранить и комбинировать информацию.

• CRAN, Bioconductor
• Git/Github
• Импорт таблиц (CSV, TXT)
• Организация проектов в RStudio
• Проверка целостности данных

👉 Результат: вы сможете подключать любые библиотеки и грамотно импортировать данные.

• Импорт и экспорт данных
• Создание функций
• Тест по базовому R

👉 Результат: закрепите основы на реальных примерах.

• Семейство apply(), {purrr}
• {readr}, {tibble}
• Пайпы, выбор строк и колонок
• mutate(), case_when(), summarise(), join
• pivot_*, across, separate()
• Тест по tidyverse
• Пайплайн обработки данных

👉 Результат: свободно работаете с tidyverse, превращая «сырые» таблицы в готовые к анализу датасеты.

• Описательная статистика
• Базовые графики (plot, hist, boxplot)
• Grammar of Graphics и ggplot2
• Расширения ggplot2
• Тест на визуализации
• Фестиваль всратых графиков 🎉

👉 Результат: научитесь строить качественные графики для статей, презентаций и защиты диссертаций.

• Quarto, RMarkdown
• Интерактивные визуализации
• Shiny

👉 Результат: сможете делать интерактивные отчёты и веб-приложения.

• Дизайн исследований
• Случайные величины и распределения
• Интервальные оценки и SE
• NHST, t-тесты (одновыборочные, парные, независимые)
• Непараметрика (Mann–Whitney, Wilcoxon, χ², Фишер)
• Корреляции и ковариации

👉 Результат: вы уверенно применяете базовые статистические тесты и понимаете их допущения.

• Линейная и множественная регрессия
• ANOVA (все виды), dummy coding
• GLM и LMER
• Survival-анализ, Cox regression
• Практика на собственных данных

👉 Результат: сможете разбирать сложные кейсы и готовить публикации в журналах Q1–Q2.

• Кластерный анализ
• PCA
• t-SNE
• Итоговый проект

👉 Результат: финальная защита проекта с использованием вашего датасета.

Бластим — компания, созданная биологами для биологов. Фокус Бластим сосредоточен на биотех направлении. На курсы мы привлекаем ведущих экспертов области, чтобы участники получали самые актуальные знания и навыки. Для всех желающих мы также предлагаем множество бесплатных материалов в канале Telegram и на YouTube.

Мы даем все необходимые знания для самостоятельного применения на практике. Во время курса вы получите распечатки с полезными материалами, чтобы они всегда были под рукой. Мы предоставляем большой список мест и платформ, где можно искать надежную информацию по теме. После курса у вас останутся контакты преподавателей, к которым можно будет обратиться за советом.

Мы уже провели семь потоков курса и точно знаем, что нужно тем, кто хочет научиться обрабатывать данные, не имея глубоких знаний в математике или программировании.
Вы освоите методы анализа данных, с которыми сталкиваетесь в статьях, и поймете их отличия и области применения. Мы научим работать со статистикой в программе R, используя как стандартные функции, так и специализированные пакеты. Вы узнаете, как оценивать ключевые параметры исследования, правильно представлять данные и проводить анализ, даже если нет ясных гипотез. А тем, кто помнит ТеорВер, Линал, Python или MATLAB, мы дадим задачки посложнее.

Очное обучение облегчает учёбу благодаря чёткому расписанию. Установленные сроки выполнения и дедлайны — это отличный способ преодолеть прокрастинацию и улучшить концентрацию.

Для вашего удобства доступны оффлайн и онлайн форматы, оба из них обладают высокой эффективность. Посещая занятия в учебном классе, вы автоматически погружаетесь в процесс вместе с другими учащимися. Мы также предусмотрели онлайн-ассистентов, а также удобное общение в чатах и возможность задать вопросы в любое время.

Многие сталкиваются с трудностями при самостоятельном обучении через интернет-статьи, видео на YouTube и онлайн-курсы на Stepik. Проблемы включают нехватку базовых знаний, отсутствие ответов на вопросы, сложности с мотивацией, необходимость большой усидчивости, трудности с пониманием сложных тем, хаотичность и несистематизированность материалов, проблемы с доступом к зарубежным курсам и сложности, связанные с языковым барьером.
В ответ на эти проблемы, интенсивные очные курсы на русском языке предлагают более глубокое понимание материала, возможность задать вопросы по непонятным темам и применить полученные знания на практике.

Благодаря своим глубоким знаниям и большому опыту, преподаватель эффективно направляет и структурирует обучение, выделяя главное и ускоряя освоение материала. Помощь учебных ассистентов позволяет уделить внимание каждому участнику, что делает процесс обучения более комфортным. Общение с экспертами помогает разобраться в задачах любой сложности.

Обучаясь в группе, вы сможете сравнивать свои успехи с результатам коллег, сможете учиться на их ошибках и получать от них дополнительную обратную связь. Также вместе вы можете помогать друг другу и делиться полезными материалами. Внутри коммьюнити вы сможете поддерживать нетворкинг и узнавать актуальные новости сферы.