Description
研究方向：生物统计中的数据分析
生物统计是指用数理统计的原理和方法，分析和解释生物界的种种现象和数据资料，以求把握其本质和规律性，例如：遗传规律是最早将数据统计分析应用到生物学的例子。我们将介绍生物统计涉及的基本模型，及如何运用R编程进行数据处理和分析。并且会以最近发表的那篇关于SARS-CoV-2的最全临床数据分析文章为例子，介绍其中涉及的基本生统概念和分析方法。
相关学科
计算机科学、生物学、统计学
关键词
生物统计，数据分析与处理，生物学
研讨课主导师
Laura Peng
1. 北卡罗来纳大学教堂山分校博士后
2. 研究方向为生物信息学，基于高通量测序的大数据分析，胰腺癌基因组学
3. 曾多次以第一作者身份在高影响因子期刊中发表论文，拥有丰富的科研指导经验
研讨课助理导师
1. 中外名校研究生
2. 丰富计算机编程，生物统计研究经验
教学成果
成果一：个性化探究
在翰林探究研讨课中，每位学生不仅可以向领域专家学习人工智能与计算机视觉的核心基础知识，而且可以在导师的指导下，针对一个经典的计算机视觉问题进行自主探究，最后用项目报告、代码、图表等形式来展示探究项目。
成果二：专属个人网站
翰林探究研讨课为学员制作个人网站展示学生的项目成果。网站展示包含项目课题介绍、研究过程、研究结论和学生学习心得等个性化内容，真实完整的反应学生的学习过程和个人学术成长与收获。在申请过程中，招生官极其重视学生的科研项目经历，个人网站可以作为重要成果展示，帮助学生在诸多竞争者中脱颖而出。
成果三：能力提升
学生顺利完成有方探究项目的所有课程学习后，相当于达到美国优秀大学本科三年级计算机学科方向课程项目或独立研究项目要求。在大学申请时，独立项目的研究经历将极大的展现学生的学术积极性和独立解决问题的能力。
教学形式
约32小时线上直播授课（针对海外学生）
教学安排
1.研讨班课
（1）初识生物统计
（2）教学：数理统计、数据分析、数据处理
（3）实践：数理统计、数据分析、数据处理
（4）建立生物统计基本模型
（5）实践：建立生物统计基本模型
（6）评估生物统计基本模型
（7）探究报告写作
2.研讨课内部答辩
录取流程
翰林探究项目采取审核制招生制度，我们将通过面试评估课程匹配度，以确定最终入选的学生名单。
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