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생물정보학 교육정보

[BigData] 2020년 09월, Tensorflow 2.0 기반 의약품 빅데이터 분석

2020. 8. 7. 23:37

과정소개

본 과정은 국가인적자원개발 컨소시엄사업으로 제약산업의 핵심 인재 및 재직자 역량강화를 통한 전문인력을 양성하고자 합니다.

▶교육내용

-빅데이터 기본이해 및 사례연구(6H)

-빅데이터 기술 및 분석(10H)

▶교육방법: zoom 실시간 라이브수업 *cam은 선택사항이나 교육의 효과성 제고를 위해 켜두시기를 권장합니다.

▶수료기준: 80%이상 출석 *출결관리는 HRD-NET QR코드로 입실퇴실시 인증 필수이며 1시간 단위로 확인버튼 전송 필요

▶교육대상 : 텐서플로우 의료정보데이터 활용에 관심있는 재직자 및 관련 희망자

▶교육일시 : 2020. 9. 10(목) ~ 11(금), 09:00~18:00 (2일, 16H)

▶자체부담금 : 73,650원(대규모기업재직자, 지원외 수강생) * 우선지원기업 무료

* 고용보험기금 지원사업으로 고용보험 납부자에 한합니다.(비대상자 개별문의)

* 2019년부터 고용노동부 및 한국산업인력공단 컨소시엄 사업 규정 변경으로 대규모 기업 소속의 교육생(제조 500명 이상) 및 청강생은 일부 자체 부담금(교육비의 20%)이 발생됩니다.

* 우선지원기업분들도 결제창이 뜰수 있으나 결제 되지 않습니다(결제금액 0원).

▶교육문의 : 보건산업교육본부 박은영 대리(02-3299-1430 / ppong32@kohi.or.kr)

의약품빅데이터분석 실무실습과정 안내문(2기).pdf

#신청링크

https://hie.kohi.or.kr/course/active/detail.do

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2020. 8. 7. 23:33

#신청링크

http://naver.me/Fz9VhYUi

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[Bioinformatics] 2020년 09월, Genome Medicine Workshop

2020. 8. 4. 17:52

본 학회는 2020년 9월 12일(토요일) 세종대학교 세종컨벤션센터에서 2020년 제 2회 Genome Medicine Workshop를 개최합니다.
이번 Genome Medicine Workshop에서는 Understanding the responses to cancer immunotherapy, single cell genome analysis, Proteogenomic analysis of human cancers, Rare disease, Introduction of GWAS, Polygenic Risk Score, PheWAS, Multiomics 방법을 통한 만성질환 연구법 등을 마련하였습니다.
해마다 급속히 발전하고 있는 유전체 전체 연구 업적에 대한 토론과 최신 정보의 전달이라는 큰 목적 아래 해마다 새롭고 값진 프로그램과 저명한 석학 초청으로 구성되는 본 학회의 Genome Medicine Workshop에 많은 관심과 협조를 요청합니다.
더불어, 한국유전체학회는 오프라인 Genome Medicine Workshop 진행 시 COVID-19 방역에 최선을 다할 것을 약속드립니다.
코로나19 방역관리 계획에 따라 인원제한을 두고 있으므로 선착순 등록이며, 등록인원이 마감될 시 추가 등록이 어렵다는 점 참고 및 양해 부탁드립니다.

사전등록바로가기(클릭!)

2020 제2회 Genome Medicine Workshop

2nd Genome Medicine Workshop for Clinicians

[일정안내]

● 일시: 2020년 9월 12일(토)

● 장소: 세종대학교 세종 컨벤션센터 C홀

● 주최: 한국유전체학회

[프로그램 안내]

Session 1. Precision medicine: 암과 희귀질환에서의 유전체학 접목에 따른 임상적 성과
9:00-9:40	Understanding the responses to cancer immunotherapy	이상혁(이화여자대학교)
9:40-10:20	Single cell genome analysis	박웅양(성균관대학교)
10:40-11:20	Proteogenomics analysis of human cancers	황대희(서울대학교)
11:20-12:00	Rare disease	최병윤(서울분당병원)
Session 2. Post-GWAS: 만성질환의 최신 유전 연구 동향
13:00-13:40	Introduction of GWAS	원성호(서울대학교)
13:40-14:20	PRS	정원일(숭실대학교)
14:40-15:20	Phenome-wide association analysis	원홍희(성균관대학교)
15:20-16:00	Multiomics 방법을 통한 만성질환 연구법	최무림(서울대학교)

[사전등록]

● 사전등록기간: 2020.07.24(금) ~ 08.14(금)

● 등록방법

1) 한국유전체학회 홈페이지 회원가입 후, 워크샵 사전등록 및 결제

2) 비회원으로 정보 입력 후, 워크샵 사전등록 및 결제(비회원 등록 시에는 영문 정보를 반드시 입력 해 주셔야 합니다.)

[등록비 안내]

● 등록비 100,000원

● 정기학술대회와 동시 등록시 20,000원 할인

[참가문의]

● TEL. 02-558-9394 ● E-MAIL. kogo3@kogo.or.kr

사전등록바로가기(클릭!)

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[Bioinformatics] 2020년 08월, 유전체 정보 분석 교육

2020. 7. 23. 14:28

초청의 글

한국생명공학연구원은 2019년 7월 “차세대 한국인 유전체 분석지원센터 구축” 사업을 시작하고 유전체 정보 생산 기반과 더불어 방대한 유전체 정보를 분석하고 활용하는 시스템을 구축하고 있습니다. 이러한 유전체 정보 생산 및 분석 기반 구축과 더불어 국내 연구자들이 다양한 유전체 정보들을 잘 활용할 수 있도록 유전체 정보 분석 이론 및 실습을 위한 교육을 마련하였습니다. 본 교육은 1년에 2회 이상 이루어지며, 전장유전체, 전사체, 후성유전체, 단일세포 유전체, pathway 분석 등 다양한 오믹스 정보 분석에 꼭 필요한 최신 이론과 실습들을 포함하고 있습니다. 아무쪼록 본 교육을 통해 다양한 종류의 유전체 데이터에 대한 이해를 높이고 또 실습을 통해 분석 능력을 향상시키기를 기대하며, 관심 있는 분들의 많은 참여 부탁드립니다.

감사합니다.

2020년 7월 22일

한국생명공학연구원

차세대 한국인 유전체분석지원센터

교육 일정(1차)

09:00 – 09:30 프로그램 설치 및 실습 기본 사항 안내

09:30 – 11:30 RNA-seq 데이터 분석 이론 및 실습(김선규 박사)

11:30 – 13:00 점심 식사

13:00 – 15:00 WGS 데이터 분석 이론 및 실습(김대수 박사)

15:00 – 15:30 휴식

15:30 – 17:30 DNA methylation 데이터 분석 이론 및 실습(박종열 박사)

장소: 대전광역시 유성구 과학로 125 한국생명공학연구원 KOBIC동 3층 교육실

시간: 8월 12일(수, 1회) 혹은 19일(수, 2회) 오전 9시00분부터 오후 5시30분까지

준비물: 노트북 및 관련 프로그램 설치(별도 안내)

등록(무료): 이메일 신청 (prosium@kribb.re.kr, 선착순 10명)

*올해는 코로나19 팬데믹 상황에서 안전한 교육 환경을 마련하기 위해 1회 수강 인원을 10명으로 제한하고 대신 동일한 교육을 두 번씩 진행할 예정입니다. 1회 혹은 2회 중 한 번만 신청하시면 됩니다. 그리고 정부의 생활 속 거리두기 방역 지침을 준수하며 진행합니다.

문의: 박승진(prosium@kribb.re.kr) 혹은 김선영(kimsy@kribb.re.kr)

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[Bioinformatics] 2020년 09월, 유전체 정보분석 전문가 기본과정 II

2020. 7. 16. 14:21

유전체 정보분석 전문가 기본과정 II

Bioinformatics와 NGS 기술의 급격한 발전으로 인간 유전체 데이터에 기반한 개인 맞춤의학의 시대가 성큼
다가왔습니다. 임상 의료정보와 유전체 데이터의 통합분석에서 올바른 바이오-정보-의학적 도구 사용의
중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다.
서울대학교병원 정밀의료 전문인력 양성과정에서는 급변하는 연구 환경에 대응하고, 유전체 데이터 기반의
맞춤의료 시대를 선도하는 유전체 임상 정보분석 전문가 양성을 위하여, 공개 소프트웨어인 R 통계
package와 Python 프로그래밍, 리눅스 환경 실습 및 유전체 자료분석으로 구성된 매주 토요일 총 12주
간의 유전체 정보분석 전문가 기본과정II 수강생을 모집하오니 많은 지원을 바랍니다. 코로나 사태로 소수의 오프라인 수강생과 함께 온라인 수강생을 모집하여 혼합 운영합니다.

■ 일시 및 장소

일 시 : 2020년 9월 5일(토) ~ 2020년 11월 28일(토) 오전 9시 ~ 오후 6시(매주 토요일)

장 소 : 포헤라운지 301호 (동대문역사문화공원 6번 출구) 중구 쌍림동 146-4
주 최 : 한국보건복지인력개발원
주 관 : 서울대학교병원
인 원 : 38명(오프라인 16명, 온라인 22명)
등록비 : 무료

■ 일정별 프로그램

시간	9/5 (토)	9/12 (토)	9/19 (토)	9/26 (토)	10/10 (토)
주제	R 통계학	R 통계학	R 통계학	파이썬	파이썬
9:00~ 11:20	Starting with R	Microarray data analysis 1	Reshaping data and Cluster	Starting with Python	Medical informatics practice 1
11:30~ 12:50	Data manipulation with R	Microarray Data Analysis II	Evaluation and Validation	Data structure of python	Medical informatics practice 2
12:50~ 13:50	중 식
주제	R 통계학	R 통계학	R 통계학	파이썬	파이썬
13:50~ 15:10	Statistical Analysis I	Classification using R	Advanced pathway analysis	Functions of Python	Defining Class
15:20~ 16:40	Statistical Analysis II	Cell line Data at GDSC & CCLE	Survival analysis	Regular expression	Python machine learning
16:50~ 18:00	Exploratory Data Analysis	Advanced R graphics and ggplot2	Case study	Bioinformatics Practice	Python visualization

시간	10/17 (토)	10/24 (토)	10/31 (토)	11/7 (토)	11/14 (토)
주제	리눅스 프로그래밍	리눅스 프로그래밍	NGS 자료처리	NGS 자료처리	엑솜 및 전장 유전체
9:00~ 11:20	Linux file system	Linux Permission	Germline Analysis Pipeline	PreProcessing	Germline calling
11:30~ 12:50	Editing with VI	Linux Internet, Network	Genome assembly practice I	CellQC with R	Germline filtering/ Annotation
12:50~ 13:50	중 식
주제	리눅스 프로그래밍	리눅스 프로그래밍	NGS 자료처리	NGS 자료처리	엑솜 및 전장 유전체
13:50~ 15:10	Linux Shell Programming	Linux Server	Genome assembly practice II	PostProcessing1	Somatic calling
15:20~ 16:40	Linux Operation	Linux Multitasking and Cluster	Genome annotation practice	PostProcessing2	Somatic Filtering/ Annotation
16:50~ 18:00	Advanced Programming	Linux LVM	Evolution analysis practice	Interpretation	CNV

시간	11/21 (토)	11/28 (토)
주제	엑솜 및 전장 유전체	전사체 후성유전체
9:00~ 11:20	Cancer Genome Analysis	Non-coding RNA Analysis
11:30~ 12:50	Somatic Variant Detection Gene Fusion Analysis	RNA-Seq Gene Expression Analysis
12:50~ 13:50	중 식
주제	엑솜 및 전장 유전체	전사체 후성유전체
13:50~ 15:10	Advanced Cancer Genome Data Analysis	Sequence-level Transcriptome Analysis
15:20~ 16:40	Somatic CNV detection	Epigenome Data Analysis
16:50~ 18:00	Multiomics and Precision Medicine	Epigenome Tools & Databases Visualization of DNA Methylation Data

교육대상:

(1) BT·IT 혹은 의학분야 전공 학부 졸업생, 관련 석·박사과정 및 학위 소지자
(2) 의료기관 및 공공기관, 연구중심병원, 유전체분석 업체 취업 희망자
(3) 유전체 관련 기업, 연구소 등 재직자 및 창업 (준비)자

지원절차:

서류 전형 및 합격자 개별 통지
원서교부 및 접수기간 : 2020. 7. 20 ~ 2020. 8. 17
제출서류 : 아래 첨부한 지원서 양식을 다운로드 받아 일괄 작성하여 사무국에 제출
본 강의는 온라인과 현장강의가 동시에 이루지고 있습니다.
강의유형을 기재하지 않거나, TO가 찼을 시 다른 강의에 임의로 배정될 수 있습니다.
사무국 : 02-740-8854 송민주 (bdpm.office@gmail.com)
홈페이지 : http://bitec.snubi.org/course10.html
지원방법 : 이메일 제출 (우편 접수 불가)
합격자 발표일시 : 2020.8.26 (예정)

지원서 다운로드(한글)
지원서 다운로드(워드)

■ 실습 컴퓨터

실습용 컴퓨터가 지급되지 않습니다.
오프라인 수강생 : 개인용 노트북 지참.
온라인 수강생 : 개인용 PC 구비
(i5 이상의 CPU, 16GB 이상의 램 장착)

장 소 : 포헤라운지 301호 (동대문역사문화공원 6번 출구) 중구 쌍림동 146-4
교 통 : 지하철 5호선 동대문역사문화공원역 6번출구
버스 100번, 105번 퇴계로6가
주 차 : 주차권을 판매하지 않는 관계로 가급적 대중교통을 이용하시기 바랍니다.

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[Bioinformatics] 2020년 08월, 유전체 정보분석 전문가 기본과정 I

2020. 7. 1. 18:18

유전체 정보분석 전문가 기본과정 I

Bioinformatics와 NGS 기술의 급격한 발전으로 인간 유전체 데이터에 기반한 개인 맞춤의학의 시대가 성큼
다가왔습니다. 임상 의료정보와 유전체 데이터의 통합분석에서 올바른 바이오-정보-의학적 도구 사용의
중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다.
서울대학교병원 정밀의료 전문인력 양성과정에서는 급변하는 연구 환경에 대응하고, 유전체 데이터 기반의
맞춤의료 시대를 선도하는 유전체 임상 정보분석 전문가 양성을 위하여, 공개 소프트웨어인 R 통계
package와 Python 프로그래밍, 리눅스 환경 실습 및 유전체 자료분석으로 구성된 12일
간의 유전체 정보분석 전문가 기본과정I 수강생을 모집하오니 많은 지원을 바랍니다. 코로나 사태로 소수의 오프라인 수강생과 함께 온라인 수강생을 모집하여 혼합 운영합니다.

■ 일시 및 장소

일 시 : 2020년 8월 17일(월) ~ 2020년 9월 1일(화) 오전 9시 ~ 오후 6시(매주 평일)

장 소 : 삼선빌딩 교육장 (4호선 회현역 4번출구) 중구 퇴계로 36
주 최 : 한국보건복지인력개발원
주 관 : 서울대학교병원
인 원 : 38명(오프라인 16명, 온라인 22명)
등록비 : 무료

■ 일정별 프로그램

시간	8/17 (월)	8/18 (화)	8/19 (수)	8/20 (목)	8/21 (금)
주제	R 통계학	R 통계학	R 통계학	파이썬	파이썬
9:00~ 11:20	Starting with R	Microarray data analysis 1	Reshaping data and Cluster	Starting with Python	Medical informatics practice 1
11:30~ 12:50	Data manipulation with R	Microarray Data Analysis II	Evaluation and Validation	Data structure of python	Medical informatics practice 2
12:50~ 13:50	중 식
주제	R 통계학	R 통계학	R 통계학	파이썬	파이썬
13:50~ 15:10	Statistical Analysis I	Classification using R	Advanced pathway analysis	Functions of Python	Defining Class
15:20~ 16:40	Statistical Analysis II	Cell line Data at GDSC & CCLE	Survival analysis	Regular expression	Python machine learning
16:50~ 18:00	Exploratory Data Analysis	Advanced R graphics and ggplot2	Case study	Bioinformatics Practice	Python visualization

시간	8/24 (월)	8/25 (화)	8/26 (수)	8/27 (목)	8/28 (금)
주제	리눅스 프로그래밍	리눅스 프로그래밍	NGS 자료처리	NGS 자료처리	엑솜 및 전장 유전체
9:00~ 11:20	Linux file system	Linux Permission	Germline Analysis Pipeline	PreProcessing	Germline calling
11:30~ 12:50	Editing with VI	Linux Internet, Network	Genome assembly practice I	CellQC with R	Germline filtering/ Annotation
12:50~ 13:50	중 식
주제	리눅스 프로그래밍	리눅스 프로그래밍	NGS 자료처리	NGS 자료처리	엑솜 및 전장 유전체
13:50~ 15:10	Linux Shell Programming	Linux Server	Genome assembly practice II	PostProcessing1	Somatic calling
15:20~ 16:40	Linux Operation	Linux Multitasking and Cluster	Genome annotation practice	PostProcessing2	Somatic Filtering/ Annotation
16:50~ 18:00	Advanced Programming	Linux LVM	Evolution analysis practice	Interpretation	CNV

시간	8/31 (월)	9/1 (화)
주제	엑솜 및 전장 유전체	전사체 후성유전체
9:00~ 11:20	Cancer Genome Analysis	Non-coding RNA Analysis
11:30~ 12:50	Somatic Variant Detection Gene Fusion Analysis	RNA-Seq Gene Expression Analysis
12:50~ 13:50	중 식
주제	엑솜 및 전장 유전체	전사체 후성유전체
13:50~ 15:10	Advanced Cancer Genome Data Analysis	Sequence-level Transcriptome Analysis
15:20~ 16:40	Somatic CNV detection	Epigenome Data Analysis
16:50~ 18:00	Multiomics and Precision Medicine	Epigenome Tools & Databases Visualization of DNA Methylation Data

교육대상:

(1) 의료기관 및 공공기관, 연구중심병원, 유전체분석 업체 취업 희망자
(2) BT·IT 혹은 의학분야 전공 학부 졸업생, 관련 석·박사과정 및 학위 소지자
(3) 유전체 관련 기업, 연구소 등 창업 희망자

지원절차:

서류 전형 및 합격자 개별 통지
원서교부 및 접수기간 : 2020. 7. 1 ~ 2020. 7. 28
제출서류 : 아래 첨부한 지원서 양식을 다운로드 받아 일괄 작성하여 사무국에 제출
본 강의는 온라인과 현장강의가 동시에 이루지고 있습니다.
강의유형을 기재하지 않거나, TO가 찼을 시 다른 강의에 임의로 배정될 수 있습니다.
사무국 : 02-740-8854 송민주 (bdpm.office@gmail.com)
홈페이지 : http://bitec.snubi.org/course9.html
지원방법 : 이메일 제출 (우편 접수 불가)
합격자 발표일시 : 2020. 8. 7. (예정)

지원서 다운로드(한글)
지원서 다운로드(워드)

■ 실습 컴퓨터

실습용 컴퓨터가 지급되지 않습니다.
오프라인 수강생 : 개인용 노트북 지참.
온라인 수강생 : 개인용 PC 구비
(i5 이상의 CPU, 16GB 이상의 램 장착)

장 소 : 삼선빌딩 교육장 (4호선 회현역 4번출구) 중구 퇴계로 36
교 통 : 지하철 4호선 회현역 4번 출구
주 차 : 주차권을 판매하지 않는 관계로 가급적 대중교통을 이용하시기 바랍니다.

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[Bioinformatics] 2020년 07월, 생물정보 인재양성 프로그램 (인실리코젠)

2020. 6. 9. 17:16

人CoINTERNSHIP_지원서_2020.doc

#인실리코젠 지원 홈페이지

https://edu.insilicogen.com/program/internship/62/

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○ 개 요 : 한국바이오협회는 유전체 분야 직종 취업예정자 교육 프로그램을 운영함으로써 유전체 분석 업계의
다양한 교육수요에 대응하기 위해 아래의 프로그램을 운영함
○ 지원부처 : 산업통상자원부 (한국산업기술평가관리원)
○ 교육기관 : 한국바이오협회
○ 과 정 명 : 2020년도 “유전체 빅데이터 분석 예비전문가 과정”(8기)
○ 교 육 비 : 무료(강의 및 실습, 교재 등) / 무선인터넷 가능 노트북 지참
○ 교육내용

주 제	관련 교과목	주 제	관련 교과목
운영체제	리눅스 과정	R을 이용한 유전체 데이터 분석 및 특강	R 언어
유전체 분석용 스크립팅	파이썬 기초	R을 이용한 유전체 데이터 분석 및 특강	Data Visualization
유전체 분석용 스크립팅	유전체 분석용 스크립팅	평가	이론 및 실습 평가
생물정보 및 NGS 기초이론	유전체 · 생물정보학의 이해	NGS 실무 프로젝트 I	(프로젝트) RNA 분석
	NGS 데이터의 이해	NGS 실무 프로젝트 I	레포트 평가 및 해설
	서열 분석의 이론 및 실습	NGS 실무 프로젝트 II	(프로젝트) Metagenome 분석
NGS 데이터 분석	Whole genome seq data analysis	NGS 실무 프로젝트 II	레포트 평가 및 해설
	Exome seq data analysis	유전체 분석 관련 특강 및 교육생 네트워킹	맞춤의학과 액체생검 분석
	Metagenome seq data analysis		개인 유전체 분석 시장 동향
	Target seq data analysis		유전체 분석 기업 견학
	RNA Seq data analysis		교육생 워크샵

※ 상기 교육내용은 교육기관 및 강사 사정에 의해 변경될 수 있음

○ 교육대상
    - 유전체 분석 관련 기업의 취업을 준비하는 자[대학 및 대학원 졸업(예정)자] 및 유전체 관련 기업의 신입재직자
      (현재 재학생도 가능, 전공은 무관하나 생물학 및 유전체 분야에 대한 기본 지식이 있어야 함)
    - 해당 교육기간에 90%이상 교육과정에 출석이 가능한 자
○ 교육인원 : 35명
○ 선발방법 : 서류전형 및 면접전형
○ 선발위원 : 한국바이오협회 등 교육기관 관계자

○ 신청기간 : 2020년 6월 25일(목)까지
○ 신청방법 : [이메일 접수] 지원서 양식을 다운로드 받아 작성한 후 모든 파일을 첨부하여 이메일로 발송
    - 메일주소 : bio-edu@koreabio.org
    - 제출서류 : 지원서, 졸업(예정)증명서, 성적증명서, 어학 및 컴퓨터 자격증, 기타 증빙 서류
    - 주의사항 : 모든 제출서류는 한개의 PDF파일로 만들어서 발송 바람 (신청기간까지 미제출시 불합격)
             파일명은 지원자 성명과 휴대폰 번호로 작성하여 첨부 바람.(예, 홍길동_01098765432.pdf)
  지원서 양식은 첨부파일 양식을 사용하여야 함.
○ 서류전형 합격자에 한해 면접전형 진행
○ 면접전형 : 2020년 7월 1일 ~ 2일(예정)
    - 정확한 일정 및 장소는 서류전형 합격자에 한하여 추후 개별안내 예정
    - 지원서에 기재한 휴대폰 번호로 문자메세지 발송 안내

○ 수료기준 : 자체 관리기준(출석률, 평가결과, 중도탈락 등) 적용
    - 수료기준 통과 교육생 대상 한국바이오협회 직인 수료증 발급
○ 취업지원 : 예비전문가 과정 수료자에 한해 유전체 분석 관련 기업에 취업연계 지원 예정
    - 수요기업(한국바이오협회 및 유전체기업협의회 회원사 중심)의 인사담당자와 취업연계
                     ※ 교육기관은 취업관련 의무사항은 없으며, 취업연계를 지원함

○ 우대사항
- 인턴십 프로그램 전일 참가 가능자 (선발 후 인턴십 불참 불가함)
- 파이썬을 이용한 프로그래밍 가능자

○ 이론교육 : 유전체 분석을 위해 기본적으로 습득해야 할 생물학, 컴퓨터학 관련 기초·전문교육
○ 실습교육 : 이론교육을 토대로 실습교육 실시
○ 실무교육 : 이론 및 실습교육 후, 실무와 관련된 프로젝트 진행 및 평가
○ 인턴십 프로그램 : 수료자 대상으로 유전체 분석 관련 기업에 인턴십 프로그램 참여
- 수요기업(한국바이오협회 및 유전체기업협의회 회원사 등)에서 4~6주간의 인턴십 진행

	장소
	위플레이스 선릉, 코리아바이오파크 판교 등
	주소
	서울 강남구 선릉로91길 18 동현빌딩, 경기 분당구 대왕판교로700 코리아바이오파크 B동

※ 상기 교육장소는 교육기관 및 강의장 사정에 의해 변경될 수 있음

○ 이론 및 실습 교육 : 2020년 7월 6일(월) ~ 9월 11일(금), 주중 평일 오전 10시 ~ 오후 5시 (일 6시간)
○ 인턴십 프로그램 : 교육수료 후 4~6주간 진행(매칭된 기업별로 일정 협의 후 진행)

○ 교육비는 전액 무료 (단, 교통비, 식비 등 일부비용 개인 부담)
○ 교육 시 무선인터넷 가능한 노트북 지참

○ 교육 종합평가 점수 80점 이상
    - 이론교육 및 실무교육 각 90% 이상 출석 시 이수 가능
    - 제출서류 및 관련 서류에 대한 허위기재가 있을 경우 탈락
    - 최종평가 : 출석률, 교육성취도, 평가위원의 평가항목 결과 합산을 통해 개인역량 점수 산정
      ※ 최종평가 자료는 취업연계 지원 시 활용 예정

○ 유전체 분석 교육 담당자 : (031) 628－0032 / winner@koreabio.org (전화문의 가능시간 : 주중 09~18시)

(양식) 2020년도 예비전문가 과정 지원서 양식.hwp

#한국바이오협회 홈페이지

https://www.koreabio.org/main.do

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[Machine Learning] 2020년 06월, 한국생물공학회 기계학습 교육 워크샵

2020. 4. 23. 14:47

1. 교육 목적

생물공학 연구자들에게 기계학습의 원리와 종류 및 자신에게 맞는 기계 학습 알고리즘을 스스로 선택할 수 있도록 하고 대표적인 기계학습 프로그램인 python 기반 keras 라이브러리를 이해할 수 있도록 python 프로그래밍 기초 및 기계학습 알고리즘을 python으로 구현하는 법 등을 학습하도록 함. 이와 더불어 기계학습을 이용한 연구의 사례들도 소개받을 수 있도록 함.

2. 교육 개요

○ (교육명) 생물공학 × 기계학습

○ (일정) 2020년 6월 25일(목) 13:00 ~ 18:00

○ (장소) 수원컨벤션센터 강의실

※ 본 교육은 2020 한국생물공학회 춘계학술발표대회 및 국제심포지엄 기간 중 진행됨

○ (개설과정) (이론 교육) 머신러닝 기초 및 코딩

(실습 교육) python programming 기초

○ (등록기간) 2020. 4. 13(월) ~ 6. 5(금) 마감

○ (대 상) 바이오 분야 재직·연구자, 대학원생

○ (준비물) Python 프로그래밍 언어 패키지가 설치된 노트북 혹은 휴대용 기기 (※실습에 필요)

※ Python 패키지의 설치법은 워크샵 전 공지예정

3. 교육 신청 방법

○ (신청방법) 온라인으로 교육 신청서 제출 및 등록비 납부

○ (등록비) 일반 150,000원 / 학생 100,000원

○ 수료조건: 해당 과정 교육시간의 80% 이상 수강 시 수료됩니다.

4. 과정안내 및 문의

○ (문의처) 한국생물공학회 Tel 02-557-2526, e-mail : ksbb@ksbb.or.kr

5. 프로그램

날짜 (요일)	시간	발표자	강의제목
6. 25(목)	12:00~12:50		등록
	13:00~13:50 (50′)	김현욱 교수 (KAIST)	[이론] 바이오 빅데이터와 머신러닝
	13:00~13:50 (50′)	김현욱 교수 (KAIST)	[이론] 바이오 빅데이터와 머신러닝
	13:50~14:40 (50′)	김재광 박사 (성균관대)	[이론] Introduction to Machine Learning
	14:40~15:00		Coffee break
	15:00~16:50 (1h 50′)	김재광 박사 (성균관대)	[실습] Python Programming 기초 실습
	16:50~17:00		Coffee break
	17:00~17:50 (50′)	김동혁 교수 (UNIST)	[이론] Basic Machine Learning Coding
	17:50~18:00		설문 및 질의 응답

6. 이론교육내용

1	2020. 6. 25 (목)	김현욱 교수
	13:00~13:50	바이오 빅데이터와 머신러닝
내용 요약
- 빅데이터 시대의 생명공학 데이터 준비의 중요성: 데이터베이스의 효율적 접근 및 데이터 전처리 올바른 기계학습을 위한 정확한 문제 정의
연사 약력
김현욱 교수 ehukim@kaist.ac.kr Assistant Professor, Department of Chemical and Biomolecular Engineering Adjunct Professor, KAIST Institute for Artificial Intelligence Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST) Education B.S., Biotechnology, Yonsei University (2005) M.S., Chemical & Biomolecular Engineering, KAIST (2007) Ph.D., Chemical & Biomolecular Engineering, KAIST (2011) Research and Professional Interests Biotechnology; Systems biology; Biological networks; Systems medicine; Metabolic engineering; Software development Lab webpage https://sites.google.com/view/ehukim

2	2020. 6. 25 (목)	김재광 박사
	13:50~14:40	Introduction to Machine Learning
내용 요약
-Introduction to Machine Learning -k-NN -Linear Regression -Model Analysis (Overfitting, Generalization, Cross Validation)
연사약력
김재광 박사 linux@skku.edu Lecturer, Department of Applied Artificial Intelligence, School of Convergence, Sungkyunkwan University Education Ph.D. Sungkyunkwan University(2014) M.S. Sungkyunkwan University(2006) B.S. Sungkyunkwan University(2004) Research Interests Recommendation & Prediction System, Intelligent System, Machine Intelligence & Learning, Pattern Analysis, etc. Lab webpage https://sites.google.com/view/skku-milab/

3	2020. 6. 25 (목)	김동혁 교수
	17:00~17:50	Basic Machine Learning Coding
내용 요약
- TensorFlow 설명 - Neural Network을 이용한 Regression - Convolutional Neural Network (CNN) 설명 - CNN을 이용한 Image Classification
연사약력
김동혁 교수 dkim@unist.ac.kr Assistant Professor, School of Energy and Chemical Engineering Ulsan National Institute of Science and Technology (UNIST) Education B.S., Computer Science and Engineering & Biological Sciences, Seoul National University (2006) Ph.D., Bioengineering, University of California San Diego (2014) Research and Professional Interests Systems biology; Machine Learning; Microbiology; Metabolic engineering Lab webpage https://sites.google.com/view/systemskimlab

7. 실습 교육

1	2020. 6. 25 (목)	김재광 박사
	15:00~16:50	Python Programming 기초 실습
요약
- 간단한 프로그램 만들기, 연산과 변수, - for 명령으로 반복, range 명령으로 변화 주며 반복 - 간단한 낙서, 정보 입력, True/False 판단, - random으로 임의의 수 뽑기, while 명령으로 반복 - 함수 정의 및 호출, 함수 응용, 낙서 응용

#한국생물공학회 교육등록 홈페이지

http://www.ksbb.or.kr/conference/edu_workshop/sub04.html

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[Bioinformatics] 2020년 03월, 제1회 NGS 데이터 분석 기초 (KOBIC교육센터)

2020. 3. 14. 12:28

KOBIC 교육센터에서 제1회 NGS 데이터 분석 기초편 온라인 강좌

[일정]

- 신청기간 : 2020년 3월 9일 ~ 4월 30일

- 교육기간 : 2020년 3월 16일 ~ 4월 30일

[커리큘럼]

- 제1강. 유전자 분석의 배경

- 제2강. NGS의 기초

- 제3강. NGS를 이용한 변이 분석 Ⅰ

- 제4강. NGS를 이용한 변이 분석 Ⅱ

- 제5강. NGS를 이용한 변이 분석 Ⅲ

- 제6강. NGS 최적 분석 파이프라인

- 제7강. NGS 분석의 응용 - 암유전체 분석

- 제8강. NGS 분석의 응용 - 암면역 분석

[수료기준]

- 모든 온라인 강좌 70% 이상 이수 (진도율 70% 이상)

- 설문조사 참여

[홈페이지]

- https://www.kobic.re.kr/edu

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[Data science] 2020년 01월, 연세대 의과대학 유전체, 딥러닝 워크샵 (0)	2020.01.02

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