| 科目名稱 | 生醫資訊程式設計Biomedical Informatics Programming |
| 學分數 | 2學分 |
| 授課時數 | 每周6小時 (2021/07/06 起，每週二、四上午09:00-12:00及下午13:30-16:30) |
| 授課老師 | 鍾翊方老師 (#67358、ifchung@nycu.edu.tw) 黃彥華老師 (#67982、yhhuang@nycu.edu.tw) |
| 教學目標 | 欲進行大規模的資料分析，如基因體序列、基因表現量數據，醫學影像辨識，以探索資料與生命現象間的關係，必須具備巨量資料處理之能力。本課程的設計理念，是介紹以自行寫作電腦程式的方式，配合已有之生物資訊軟體，來達到巨量序列資料分析的目標。本課程期望能達成兩大目的：1) 使學生明瞭電腦程式處理資料之運作原理，2) 使學生有能力撰寫電腦程式，進行資料整合及分析。如此，使學生不再將大資料之處理，視為難以理解的黑盒子。 |
| 評分標準 | 課堂參與 20%, 作業、報告 80% |
Schedule:
| 日期 | 時間 | 講題 | 時數 | 教師姓名 |
|---|---|---|---|---|
| 07月06日 | 上午/下午 | Basis for R (I); A brief introduction to Python and its ecosystem | 6 | 鍾翊方 / 黃彥華 |
| 07月08日 | 上午/下午 | Basis for R (II); Types, Variables, and loop (1) | 6 | 鍾翊方 / 黃彥華 |
| 07月13日 | 上午/下午 | ggplot2; Types, Variables, and loop (2) | 6 | 鍾翊方 / 黃彥華 |
| 07月15日 | 上午/下午 | dplyr; Sort and Sympy | 6 | 鍾翊方 / 黃彥華 |
| 07月20日 | 上午/下午 | Machine learning application (I); Simple IO and regular expression | 6 | 鍾翊方 / 黃彥華 |
| 07月22日 | 上午/下午 | Machine learning application (II); Numpy, Pandas, 期末考驗 | 6 | 鍾翊方 / 黃彥華 |
教科書: 自編講義
參考書籍及網站：
(1) Learning Python, by Mark Lutz
(2) Python初學特訓班, by文淵閣工作室
(3) Python超零基礎最快樂學習之路：王者歸來, 深石出版社
(4) Python 資料運算與分析實戰, 旗標出版社
(5) https://docs.python.org/3/tutorial/
(6) https://github.com/topics/learning-python
備註：
- 課程內容主要為R與Python程式語言及生物資訊分析程式實作
- 本課程為開給生物背景的同學修的線上課程
- 本課程將使用生醫資訊所-線上學習系統平台分享上課講義及上傳作業相關檔案