Biyoinformatiğe Giriş ve Biyoinformatikte Büyük Veri Eğitimi
16 - 17 Mart 2024
Canlı - Online
Kısıtlı Kontenjan
Yaşam bilimlerindeki hızlı gelişme araştırmalarda veri odaklı bir devrimi beraberinde getirmiştir. Yüksek işlem hacimli verinin (high-throughput data) önem kazandığı bu dönemde, yeni nesil dizileme teknolojisinin yaygınlaşmasıyla birlikte proteomik, transkriptomik, genomik ve metabolomik alanlarındaki yüksek hacimli verilerin anlaşılması için yeni yöntemler ve araçlar geliştirilmiştir. Biyoinformatiğe Giriş ve Biyoinformatikte Büyük Veri Eğitimi bu alanda kariyer hedefleyenlere, biyoinformatiğin tarihçesi ve temel kavramlarını, büyük veri ve biyoinformatik ilişkisini, neden biyoinformatikte büyük veri yaklaşımının gerektiğini anlamalarını, yüksek kapasiteli verilerle ilgili temel kavramları öğrenmelerini ve bu verinin biyoinformatikte nasıl kullanılacağını keşfetmelerini sağlamak amacıyla tasarlanmıştır.
Eğitimde yüksek işlem hacimli veri ve biyoinformatik, biyoinformatikte temel kavramlar, kullanılan ana yöntemler, veri tiplerinin potansiyeli, büyük veri, proteomik, genomik ve transkriptomik konuları ele alınacak ve katılımcılara bu alanda güçlü bir temel oluşturacak bilgiler sunulacaktır. Ayrıca yaşam bilimlerindeki kariyerlerini şekillendirmek isteyenler için geniş uygulama alanları ve gelecek yönelimler hakkında bilgiler paylaşılacak. Eğitime katılanlar bu veri zenginliğinden nasıl faydalanacaklarını anlamak ve kariyerlerinde yeni kapıları aralamak için gerekli bilgi ve becerilere sahip olacaklardır.
Yüksek Kapasiteli Veri ve Biyoinformatik Eğitimi Hakkında Genel Bilgiler:
Bu eğitim temel olarak yaşam bilimlerinin tüm dallarında eğitim alanlar ve biyoinformatikte kendini geliştirmek isteyenler için uygundur. Bilgisayar ve internet erişimi yeterlidir, kodlama bilgisi gerekmemektedir. Ayrıca biyoloji, moleküler biyoloji, genetik, tıp, veterinerlik, eczacılık ve ziraat fakültelerinde çalışan akademisyenler, sektör profesyonelleri, mezunlar ve öğrenciler için tavsiye edilmektedir. Özellikle hesaplamalı biyoloji, biyoinformatik gibi alanlarda kariyer yapmayı düşünenler için önemli bir temel niteliğindedir.
Eğitim Gereklilikleri:
Bu eğitim, yeni biyoinformatik ve hesaplamalı biyoloji alanına yeni başlayanlar için uygundur. Ayrıca, Biyoinformatiğe Giriş ve Temel Biyoinformatik Araçlar ve Veritabanları Uygulamalı Eğitimi ve Tek Hücreli RNA Dizi Analizi Eğitimi gibi daha ileri seviye derslere geçiş yapmak isteyenlere de uygun bir başlangıç sağlar.
Neden Bu Eğitime Katılmalısınız?
Bu eğitim, yüksek işlem hacimli veri kavramını anlamanızı, biyoinformatik ve büyük veri bağlamında bilgi edinmenizi, yüksek işlem hacimli veri analizi zorluklarını anlamanızı, biyoinformatikte kullanılan ana yöntemleri ve araçları keşfetmenizi, mevcut araştırmalar ve gelecek yönelimler hakkında bilgi edinmenizi, kariyer gelişimine katkı sağlamanızı, güncel ve pratik bilgi elde etmenizi, ağ olanaklarından faydalanmanızı ve kişisel/profesyonel gelişiminizi desteklemenizi hedefler.
Eğitim İsmi: Biyoinformatiğe Giriş ve Biyoinformatikte Büyük Veri
Tarih: 16 - 17 Mart 2024
Kısa Açıklama: Bu eğitim, biyoinformatiğin tarihsel gelişiminden başlayarak, öğrencilere bu alanın temel kavramlarını ve konularını anlamalarını sağlamaktadır. Ayrıca, proteomik, genomik ve transkriptomik gibi büyük veri odaklı konulara teorik bir perspektif sunarak, biyoloji veya yaşam bilimleri dışından gelen öğrencilere uygun bir giriş niteliği taşımaktadır.
Saat:
Cumartesi:
10:00 - 11:00: 1. oturum
11:00 - 11:15: Ara
11:15 - 12:15: 2. oturum
12:15 - 12:30: Ara
12:30 - 13:15: 3. oturum
Pazar:
10:00 - 11:00: 1. oturum
11:00 - 11:15: Ara
11:15 - 12:15: 2. oturum
12:15 - 12:30: Ara
12:30 - 13:30: 3. oturum
13:30 - 13:45: Ara
13:45 - 14:30: Soru & Cevap ve Kapanış
Eğitim Özelliği: Canlı, Çevrim içi
Kontenjan: 25 kişi ile sınırlıdır.
Ücret: 1750 TL (%20 KDV Dahil)
Ödeme Bağlantısı: https://iyzi.link/AJbHPg
Eğitim Seviyesi: Giriş
Eğitim Seviyesi Açıklaması: Bu eğitim giriş seviyesindedir. Biyoinformatiğin temelleri ve biyoinformatikte büyük verinin temellerini öğrenmek isteyenler içindir.
Öncül Tavsiye Edilen Dersler: Uygulamalı R’a Giriş Eğitimi
Eğitmen: Selda Akdal ve Bioinformy Komisyonu
Kimler İçin Uygundur: Bu eğitim, biyoloji veya yaşam bilimleri alanından olmayanların dahi anlayabileceği bir şekilde biyoinformatiğe giriş yapmak isteyen herkes için tasarlanmıştır.
Kazanımlar: Eğitim, öğrencilere biyolojik verilerin analizi, yorumlanması ve büyük veri setlerinin etkili bir şekilde yönetilmesi konularında temel bilgileri ve kavramları kazandırmayı amaçlamaktadır.
Konular:
Bioinformatik Nedir?
Bioinformatiğin Konuları
Bioinformatik ve Diğer Alanlar Arasındaki İlişki
Bioinformatiğin Tarihi
Bioinformatik ve Teknolojik Gelişmeleri
Temel Biyoinformatik Kavramlar
Temel Biyoinformatik Yöntemler
Bioinformatiğin Uygulama Alanları
Mevcut Araştırmalar ve Gelecek Beklentiler
Bioinformatiğin Gerçek Dünyada Kullanımı
Büyük Veri
Büyük Veri Türleri
Genomik, Proteomik, Transkriptomik
Karşılaştırma ve Kontrast
Bioinformatiğin Büyük Veri Çağında Rolü
Bioinformatikte Hesaplamalı Yöntemler ve Yazılım Araçları
Biyoinformatikte Büyük Veri Analizi Zorlukları
Bioinformatiğin Bu Zorlukları Nasıl Aşabileceği
Büyük Verinin Bioinformatikte Uygulanması
Mevcut Araştırmalar ve Gelecek Yöntemler
Biyoinformatikte Büyük Veri için Ana Yöntemler ve Araçlar
Eğitim platformu ve erişim şekli:
Eğitim online olarak Bioinformy platformu ve Google üzerinde gerçekleşecektir.
Kaydınızı tamamladığınızda yetkilimiz sizi Bioinformy platformuna kaydedecek ve bilgilendirme epostası size ulaşacaktır.
Eğitim canlı ve online olarak ilerleyecektir.
Dersle ilgili tüm duyurular Bioinformy platformundan sağlanacaktır. Ders duyuruları bioinformy.com uzantıllı epostalar ile size iletilecektir.
ÖNEMLİ NOTLAR:
Taksit imkanı bulunmaktadır.
Havale ya da EFT yapmak isteyenler info@eresbiotech.com adresinden iletişime geçebilirler.
Eğitim programı canlı, senkron ve online gerçekleşecektir.
Eğitime katılan ve eğitimdeki çalışmaları tamamlayanlara QR kodlu ve doğrulanabilir Certifly tamamlama ve katılım belgeleri verilecektir.
Eğitim materyalleri ve videoları eğitimden sonra 1 ay boyunca erişilebilir olacaktır.
HEMEN KAYDOL
