Курс подойдет биологам, химикам, врачам, биоинформатикам и любителям анализа данных.

Зная Python, вы сможете претендовать на совсем другой уровень зарплат и получите конкурентное преимущество. Вы сможете эффективнее преобразовывать данные, обрабатывать таблицы, строить графики и будете на одной волне с коллегами, которые это прошли.

Планируете освоить
и/или улучшить анализ данных

Меняете работу или переходите в биоинформатику

Планируете в последствии осваивать машинное обучение

Решили научиться программировать

Учили основы Python ранее,
но где-то «застряли»

Хотите писать на языке,
решающем большинство задач

Как известно, матричные процессы фундаментальны для биологии. Мы напишем программу для автоматизации проведения транскрипции, трансляции и реверстранскрипции нуклеиновых кислот, чтобы избавиться от необходимости делать это «руками»

Матричные процессы

Мотив - короткая повторяющаяся нуклеотидная или аминокислотная последовательность в нуклеиновой кислоте или белке, которая может иметь биологическую функцию. В этом кейсе мы имплементируем программу для поиска мотивов

Поиск мотивов в последовательности

Гомологичные гены - гены, произошедшие от одного предкового варианта. Чем больше различий между генами, тем больше между ними расстояние. По этой метрике можно судить о близости видов друг к другу. Поговорим, как можно считать расстояние, и создадим программу для его расчёта

Расчет расстояния между гомологичными генами

Тепловая карта - типичная форма визуализации данных в омиках. Научимся визуализировать результаты предыдущего кейса

Визуализация расстояний между генами в виде теплокарты

gff и gff3 являются форматами для аннотации геномов. Здесь мы научимся парсить содержимое таких файлов и проводить базовый анализ

Базовый анализ gff файлов

• Курс адаптирован для биологов, врачей и других нетехнических специалистов, у которых нулевой уровень программирования.

• Практика на кейсах из вашей жизни и гарантированный выход на новый уровень в решении ваших задач.

• Внекурсовые оффлайн и онлайн активности для общения участников курса между собой.

• Оптимальный формат для совмещения с работой/учебой:

Преподаватель программирования в Институте биоинформатики и на курсе по анализу данных в KarpovCourses.

Помощник преподавателя на курсе математического моделирования в Сколтехе.

Middle bioinformaticion в BostonGene. Преподаватель статистики и машинного обучения в Институте биоинформатики.

Раньше работал junior bioinformaticion в Immunomind.

Закончил магистратуру биологического факультета МГУ по направлению Структурная биология и биотехнология.

Даниил Литвинов

Александр Ильин

Наталья Мнафки

Оксана Коржавина

По окончании курса участники получают удостоверение о повышении квалификации гособразца.

Узнать подробности и забронировать за собой скидку

Получите бесплатную консультацию по курсу и забронируйте персональную скидку