module #11 Génomique fonctionnelle Introduction à la génomique fonctionnelle, analyse de l'expression génétique
module #12 Analyse des données de microarray Introduction à l'analyse des données de microarray, aux outils et aux pipelines
module #13 Interactions protéine-protéine Introduction aux interactions protéine-protéine, analyse de réseau
module #14 Outils de calcul pour la bioinformatique Introduction aux outils de ligne de commande, aux scripts et à la gestion des flux de travail
module #15 Programmation bioinformatique Introduction à la programmation pour la bioinformatique, Python, R et Perl
module #16 Visualisation des données en bioinformatique Introduction à la visualisation des données, aux outils et aux meilleures pratiques
module #17 Analyse statistique en bioinformatique Introduction à l'analyse statistique, aux tests d'hypothèses et aux intervalles de confiance
module #18 Apprentissage automatique en bioinformatique Introduction à l'apprentissage automatique, supervisé et non supervisé méthodes
module #19 Deep Learning en bioinformatique Introduction à l'apprentissage profond, aux réseaux neuronaux et aux applications
module #20 Big Data en bioinformatique Introduction au big data, à Hadoop, à Spark et aux bases de données NoSQL
module #21 Cloud Computing pour la bioinformatique Introduction au cloud computing, à AWS, Azure et à Google Cloud
module #22 Développement de projets en bioinformatique Développement de projets guidés, du concept à la mise en œuvre
module #23 Bioinformatique dans la recherche sur les maladies Applications de la bioinformatique dans la recherche sur les maladies, médecine personnalisée
module #24 Bilan et conclusion du cours Planifier les prochaines étapes de la carrière en bioinformatique
