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