«Статистика для биологов»:
онлайн-курс с проектами

21 СЕНТЯБРЯ –
2 НОЯБРЯ
4750 РУБ
ГРУППА 15 ЧЕЛОВЕК
6 НЕДЕЛЬ ОБУЧЕНИЯ




Курс для тех, кто знает,
что p-value должно быть меньше 0.05,
но не понимает почему.
Вы получите всю необходимую теорию и навыки, в том числе познакомитесь
с основами программирования на R
Вы своими руками выполните несколько проектов с реальными данными (например по GWAS)
Вы получите сертификат об окончании программы, сможете осознанно применять статистику в своих научных исследованиях
Проверьте, стоит ли вам записываться на этот курс, или лучше переслать ссылку знакомому
Этот курс не для вас, если
Вы уже неплохо знаете статистику, либо имеете математическое или техническое высшее образование.
Вы не знаете, что такое ген, сколько нуклеотидов бывает в ДНК, и как расшифровываются SNP и GWAS.
Вы боитесь сложностей в учёбе. Предупреждаем, будет сложно. Готовьтесь выделять 10+ часов в неделю исключительно на этот курс.
Вы не хотите быть первопроходцем. Это пилотный запуск курса, поэтому могут быть шероховатости.
Если хотите поучаствовать в последующих запусках, заполните форму внизу страницы, и мы вам о них сообщим. Текущая цена действует только на пилотный запуск, последующие будут заметно дороже.
Как мы будем учиться
Полностью онлайн
Нагрузка – 10+ часов в неделю, в течение 6 недель.

Каждую субботу в 12:00 (МСК) вебинар с преподавателем на 1 час.

4-6 часа в неделю – просмотр видео и решение несложных заданий самостоятельно из курсов Института биоинформатики на Stepik, в любое время

3-5 часов в неделю – работа над проектом, в любое время.
С проектами
Вы будете сразу применять полученные знания, анализируя реальные биологические данные. Таким образом вы действительно научитесь это делать, и не забудете всё сразу же после завершения курса.

Мы будем использовать язык программирования R для проекта, но знать его заранее необязательно.
В небольшой группе
Только 15 участников на курсе.

Будет групповой чатик для любых вопросов.
С поддержкой
Во время всего обучения вас будут поддерживать преподаватель и ассистент курса.

Вы будете персонально получать фидбек по выполненным вами этапам проекта.
Мария Черниговская, преподаватель
Университет ИТМО
«Я закончила бакалавриат на мат-мехе СПбГУ, а в 2018 году я закончила магистратуру АУ по направлению алгоритмическая биоинформатика. Во время магистратуры я работала в Центре Алгоритмической Биотехнологии над иммуноинформатическим проектом, в котором мы изучали парные репертуары B-клеток на публичных данных 10x-genomics single cell VDJ.

Сейчас я занимаюсь биоинформатикой в Университете ИТМО. Мы строим метаболические сети на основании транскриптомных и метаболомных данных и находим метаболические модули, которые отвечают за фенотип».
Мария Черниговская, преподаватель
Университет ИТМО
«Я закончила бакалавриат на мат-мехе СПбГУ, а в 2018 году я закончила магистратуру АУ по направлению алгоритмическая биоинформатика. Во время магистратуры я работала в Центре Алгоритмической Биотехнологии над иммуноинформатическим проектом, в котором мы изучали парные репертуары B-клеток на публичных данных 10x-genomics single cell VDJ.

Сейчас я занимаюсь биоинформатикой в Университете ИТМО. Мы строим метаболические сети на основании транскриптомных и метаболомных данных и находим метаболические модули, которые отвечают за фенотип».
Программа курса
21 сентября – 2 ноября
1 неделя
Предварительный (эксплораторный) анализ данных
  1. Немного про дизайн эксперимента, репрезентативность.

  2. Какие бывают типы данных.

  3. Численные характеристики (среднее, медиана, дисперсия, размах).

  4. Какие проблемы могут вызвать пропущенные значения.

  5. Врага нужно знать в лицо или учимся визуализировать свои данные (боксплоты, вайлинплоты, скаттерплоты и многое другое).
2 неделя
Основы статистики
  1. Нормальное распределение.

  2. Центральная предельная теорема — неправильные и правильное определение, примеры .

  3. Что такое доверительные интервалы и что они на самом деле означают.

3 неделя
Корреляция
  1. Определение, математический смысл, примеры.

  2. Почему корреляция 0.9 может означать что угодно.

  3. Мифическая корреляция (неоднородность данных, парадокс Симпсона, аутлаеры).

  4. Correlation vs causation.

  5. Корреляционный анализ.

  6. Несколько слов про регрессию.
4-5 недели
Гипотезы (в двух частях)
  1. Общая идея (нулевая альтернативная гипотеза, ошибки 1 и 2 рода, уровень значимости, критическая область — односторонняя, двусторонняя).

  2. P-value.

  3. Проверка средних – одновыборочный t-test.

  4. Какие еще бывают тесты? Классификация для одной выборки.

  5. Что делать, если две выборки? Двухвыборочный t-test.

  6. Парные vs независимые выборки.

  7. Тест Фишера, проверка нормальности, goodness of fit, равенство дисперсий, …

  8. Ограничения в тестах – как проверять и что делать, если что-то не выполнено.

  9. Что значит "нет оснований отвергнуть нулевую гипотезу".

6 неделя
Множественное тестирование
  1. Если долго мучиться, то что-нибудь получится, или как показать статистическую значимость чего угодно.

  2. Поправка на множественное тестирование.

  3. Основы ANOVA.
Отзывы студентов о преподавателе
«Хотелось бы, чтобы каждая практика была, как у Марии Черниговской.
Все быстро и понятно»

«Огонь, это было просто огонь!!!»

«Лучшая практика ever»

«Лучшее по статистике, что я слышал»


Анонимные отзывы
Участники и участницы летней школы по биоинформатике 2019
Зарегистрируйтесь на курс!
Заполните форму, и мы вышлем вам вступительное задание, которое необходимо выполнить до 19 сентября включительно
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
По всем вопросам пишите на support@stepik.org