유전체데이터과학전공
유전체 데이터 과학 협동과정은 3단계의 교육 과정을 통한 석사 및 박사 학위과정으로 구성하고자 한다.
1단계 (Stage 1)
통계, 컴퓨터공학 및 의생명과학 분야의 기초교육 과정으로서 학사 과정 때 수업 듣지 못했던 분야 및 부족한 분야들을 학생들이 유전체 데이터 과학 협동과정에 입학하기 전 미리 학습 할 수 있도록 단기 과정을 개설할 계획이다. 유전체 데이터 과학 협동과정에 입학한 대다수의 학부 학생들은 3가지 모든 기초학문 분야를 공부한 후 입학하기가 쉽지 않기 때문에 단기 워크샵 및 온라인 강좌들을 개설하여 기초 교육을 충분히 쌓을 수 있도록 지원하고자 한다.
(1) 통계학(STAT) 분야: 기초통계학, 회귀분석, 통계프로그래밍언어
(2) 컴퓨터공학(CS) 분야: 기초프로그램, 이산수학, 컴퓨터 알고리즘, 데이터베이스
(3) 의생명(BIO) 분야: 유전학개론, 생물정보학, 화학정보학
(1) 통계학(STAT) 분야: 기초통계학, 회귀분석, 통계프로그래밍언어
(2) 컴퓨터공학(CS) 분야: 기초프로그램, 이산수학, 컴퓨터 알고리즘, 데이터베이스
(3) 의생명(BIO) 분야: 유전학개론, 생물정보학, 화학정보학
2단계 (Stage 2)
석사 및 박사과정의 중급 교육과정으로서 기초교육을 이수한 학생들이 통계학과, 컴퓨터 공학과, 의과대학 생물정보학 교실 대학원 수업들을 필수과목과 선택과목으로 구분하여 이수하는 과정이다.
(1) 통계학(STAT) 분야 : R을 활용한 빅데이터 통계분석, 생물정보 통계학, 의학통계학, 생존분석
(2) 컴퓨터공학(CS) 분야 : 빅데이터분석, 빅데이터와 클라우드 컴퓨터, 머신러닝, 데이터 마이닝, 계산 유전학
(3) 의생명(BIO) 분야 : 분자구조학, 바이오오믹스, 시스템생물학, 집단유전학, 의료정보 데이터융합시스템
(1) 통계학(STAT) 분야 : R을 활용한 빅데이터 통계분석, 생물정보 통계학, 의학통계학, 생존분석
(2) 컴퓨터공학(CS) 분야 : 빅데이터분석, 빅데이터와 클라우드 컴퓨터, 머신러닝, 데이터 마이닝, 계산 유전학
(3) 의생명(BIO) 분야 : 분자구조학, 바이오오믹스, 시스템생물학, 집단유전학, 의료정보 데이터융합시스템
3단계 (Stage 3)
박사 과정 학생을 대상으로 하는 고급 교육과정으로서 박사학위 논문을 쓰기 위한 단계로 유전체 빅데이터 분석 관련 최근 논문에 소개된 여러 가지 분석 방법들을 연구하고 실습하는 수업이다. 본인에게 가장 적합한 세부전공을 통계학, 컴퓨터공학, 의생명과학중 택 1 하여 학과 담당 지도교수의 멘토링 하에 집중적으로 학습하는 과정이다.