Nelle prime 4 ore verranno illustrate le principali tecniche di proteomica/genomica che generano i dati utlizzati in seguito durante il corso e le loro diverse applicazioni/metodologie. Le successive 6 ore verranno impegnate per affrontar el'integrazione tra omiche diverse e le tecniche di base di analisi di dati proteomici. Le restanti 6 ore verranno utilizzate per affrontare tecniche statistiche di esplorazione dati, clustering, feature reduction, tecniche di base di machine learning applicate ai dataset visti durante il corso, approcci statistici per affrontare i dati mancanti e una prima applicazione di rete neurale profonda rudimentale.
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