아래의 로드맵을 참고하면 [기초 개념] → [생물정보학 분석] → [고급 분석 및 AI 활용] → [실무 적용] 순으로 단계적으로 학습할 수 있습니다.

1. 프로그래밍 및 기초 데이터 분석

● 대상: 생물정보학 분석을 처음 접하는 학습자

● 추천 강의:
  - R 기초편

  - 리눅스 기초편

  - Python 기초편

2. 생물정보학 분석 기초

● 대상: 생물정보학 기본 개념을 익히고 분석을 시작하려는 학습자

● 추천 강의:

   [NGS 데이터 처리]
   - NGS 데이터 분석 기초편

   - WES 기초편

   - 단일세포 분석 기초편

   [데이터 정제 및 변이 분석]
   - 전사체 데이터 분석

   - 후성 유전체 데이터 분석

   - ChIP-seq 분석

3. 심화 분석 및 AI 활용

● 대상: 기초 분석을 마친 후 실전 연구에 적용하고 싶은 학습자

● 추천 강의:

   [응용 분석]
   - 암 유전체 분석

   - Microbiome 분석

   - 미생물 커뮤니티 분석

   - 단백체 분석

   [AI 및 머신러닝]
   - 기계학습 및 딥러닝 기초 이론과 암 유전체 데이터 딥러닝 적용 실습

4. 실무 적용 및 케이스 스터디

● 대상: 실무 프로젝트에 적용할 분석 기법을 찾는 연구자 및 실무자

● 추천 강의:

   [BI 분석 및 데이터 활용]
   - 전사체 데이터 분석

   - 공공 바이오 데이터베이스

추가적으로, 본인의 연구 주제와 맞는 분석 기법이 무엇인지 확인한 후, 특정 주제의 강좌를 선택하는 것도 좋은 방법입니다. 😊