tgoop.com/stats_for_science/40
Last Update:
Рада представить обновленную программу репетиторства по статистике, R и обработке данных RNA-seq для студентов, научных сотрудников и любых желающих
Цена: 2500 рублей в час (астрономический)
Формат: в основном онлайн, однако для местных желающих можно подумать об организации очных занятий
Студентам скидка 10%
Возможно как изучение интересующих вас тем, так и занятия по программе, приведенной ниже.
В любом случае гарантируется индивидуальный подход к каждому ученику, с учетом бэкграунда и необходимых к изучению тем
Обо мне:
Я закончила бакалавриат и магистратуру факультета естественных наук НГУ, работаю младшим научным сотрудником в институте цитологии и генетики в секторе системной биологии морфогенеза растений. Сейчас на третьем курсе аспирантуры по направлению биоинформатики.
Опыт работы в R: с ~2017 года, тогда же начала изучать статистику, однако скажу честно, что действительно продвинулась в изучении в последние два-три года.
Вообще я конечно очень люблю R, как многие могли заметить, и стремлюсь передать это остальным.
Преподавательский опыт:
* Преподаю семинары по компьютерной транскриптомике (обработке данных RNA-seq) для магистрантов НГУ (ссылочка на программу здесь)
* Работала техническим ассистентом на курсе бластим "Статистика, R и анализ данных", впечатления можно почитать здесь
* В течение последних двух лет консультирую коллег и друзей по вопросам статистики, уже проводила индивидуальные занятия, в основном статистику для медиков, также консультировала по обработке RNA-seq, за отзывами можно к Тане
* Вела кураторские занятия по дифференциальным уравнениям для студентов 2 курса
* Преподавала в летней физматшколе биологию для учеников 10 класса
Приблизительные темы занятий:
* базовый R, считывание данных, препроцессинг, проведение статистических тестов (параметрических, непараметрических), построение графиков (ggplot2)
* tidyverse, а именно использование dplyr, пайпов, stringr для работы со строками, а также purrr для замены циклов и функций семейства apply
* базовая статистика: теория, лежащая в основе статистических тестов, понимание области применения тестов и их ограничения (например у параметрических)
* продвинутая статистика: применение перестановочных тестов как альтернатива классическим
* пайплайн обработки данных RNA-seq: от сырых данных с прибора до списка дифференциально экспрессирующихся генов и дальнейший анализ этих списков
В рамках этих тем почти все на ваш выбор, кроме пожалуй data.table и shiny по R (еще сама изучаю), а также линейных моделей со смешанными эффектами (пока не чувствую компетенции это преподавать).
Обратите внимание! В этот раз НЕ подразумевается формат решения за вас учебных/рабочих задач, я теперь только за обучение, а не за решение вместо.
Пишите по вопросам лично или в комментарии к этому посту, записываться на занятия в личные сообщения.
Еще буду благодарна, если раскидаете по чатам тем, кому это может быть интересно
#R #stat #RNA-seq
BY Статистика и R в науке и аналитике
Share with your friend now:
tgoop.com/stats_for_science/40