久等了，果子学生信最新课程报名通知。

我们的生信数据挖掘线下培训课来了。
课程目前已经迭代多次，是个有体系的课程，对于初学者比较友好。
整个课程的设计和迭代，依托于三句话。

第一: 美图虽好，不是首选。

我们在一开始就强调过：

尽管漂亮的图表是刚需，无论基金还是文章都需要，却是初学者最不应该学的。初学者应该把有限的精力用在数据清理上。R语言的特点就是R包多，我们只要把数据调整到R包需要的格式，就可以轻易做出漂亮的图片。

所以，这门课不会教某一个图的画法，而是尝试教会大家任意常见图的画法，这在其他软件里面可能性很小，但是R语言可以做到。因为我们有R包！
借助于前人的智慧，我们可以轻松地画出以下的图片：
从转录本层面给出某个mRNA或者lncRNA在癌症亚型配对样本中的表达

基于lasso的模型构建系列图

重点在这！

所以，R语言初学者最重要的技能是数据调整，这是架设在已知和未知间的桥梁。正因为有了这样的理念，我们的课程有了灵魂，我们知道了技能的优先主次，我们从不花大量时间挨个去一张张教作图。虽然我们晚上要上课，但是时间还是不够，不能让一些优先级不高的技能占用时间。

第二：好的课程，要让学员觉得自己牛逼，而不是让学员觉得讲师牛逼。

这句话极其有魔力，只要看过一遍，你就不能适应课程中讲师炫耀的环节。培训，首先要要保证的是学员是否能有收获，脱离了当前的例子，是不是能把数据处理和转换的能力泛化。

每次想到这句话，我就知道应该用浅白的语言体系来描述知识点以及授课，比如关于因子的部分，我只讲了两个知识点，一是因子就是分类器，二是因子如何排序：

在讲数据结构的时候，我想化繁为简，提出向量，矩阵，数据框，列表本质上都是一个东西，是挂在晾衣绳上的小盒子：这样我们就能理解，对于data.frame而言，为什么names()和colnames()返回的结果一样，为什么获列的时候df[,1]和df[1]的结果也一样，还有，对于批量读入的数据如果存为列表，可以使用do.call(cbind，list)把列表变成数据框，因为本质上他们都是一个结构。

这样还不够，为了让学员相信，只要愿意，每个人都可以通过检索画出美图，我们在现场和学员一起配合，从零开始，只用学员给出的关键词检索网络，画出如下的火山图，学员们自己都不敢想象！

既然检索这么有魅力，我们索性在课程中穿插讲解了检索的实际运用，没有哪个大神是别人教出来的，他们都是在入门后自学成才。自学过程中，检索是最重要的技能。

• 我们教过大家如何用检索解决R语言报错

• 如果通过检索获取想要的资源和教程

• 如何用检索查询本领域的数据，无论你是心内科还是神内科，都有数据可用

• 我们还展示过一次无敌人肉

之后我最喜欢听到的反馈时这样的

最高光的时刻是这个：有一个小姑娘，她直到上课时，都不知道数据挖掘是什么，一脸懵圈。但是令人欣慰的是，她回去后不停学习，现在把文章也投了。知道我要去北京，她送了本书给我，还带了一张满带感情，让我欣慰的卡片:

第三：会送录屏的线下生信课程。

技能类的培训，不练就废。虽然我们说这个课程很好，但是并不是听了课就自然而然的会了，看懂和能做不是一个概念。所以，从第一次上课开始，我们就决定免费赠予上课的录屏。这不是行业规则，本质上赠送视频损失的是讲师的利益，但是，只要能让学员获益，我们愿意这样做。

凡是技能，皆需磨练。我们不希望那些对数据挖掘没有任何概念的学员来参加(虽然有一些从零开始学习已经投文章了)，如果你是刚入门的研究生，我们更希望大家做的事情是阅读文献，阅读文献，阅读文献。通过这种廉价高效的方法，积累科研思维，等到你觉得当前的条件无法满足你的时候，再入生物信息这个门。那时候，你会觉得，大量文献阅读的效果会在这个技能的加持下会翻倍。这不是一段轻松的旅程，入门大概需要30小时，之后开始实战，实现自己的小目标，大概使用100个小时的时候会觉得小有所成。所以，报名前请评估自己的时间。

常见问题：

1.你们教哪些内容呢？
第一天加晚上，R语言基础和数据调整的所有技能，为什么是所有？是不是话说的太大了？不！我们承诺，无论以后如何答疑，都不会用到超出第一天的内容，因为当我使用R语言3000个小时的时候发现，核心的能力就只有那么多，我把它们抽离了出来，就变成了第一天的内容，这是一个化繁为简的操作。

第二天讲实战，包括整套的GEO教程和TCGA转录组教程。为什么选这两个呢？因为GEO是芯片的代表，TCGA是转录组数据的代表，用20%的精力去学习80%的技能，第二天的课程过后，我们能够处理所有GEO的表达谱芯片数据，自己测的转录组数据也能个性化分析，要知道公司的下游分析就只能看一下，不能用。

2.为什么是GEO的所有表达谱芯片呢？是不是话说的太大了？
不，本次课程的学习并没有停止在课堂之上，课程也不是只有2天半，对于那些真心想学的朋友，本次课程至少持续6个月。因为，我已经在果子学生信开启了连续6个月的写作模式，会把所有重要不重要的数据分析技能和常见套路一网打尽。但这是典型的用80%的精力学习剩下20%技能，只要想学，愿意学，教程源源不断。后续的内容包括了模型构建(已经在课程中)，肿瘤免疫，肿瘤微环境，文献解读以及根据要求更新的教程。通过果子学生信公众号报名的朋友，为了感谢你的信任，可以获取每天R语言教程的数据示例数据，方便跟着练习。

3.既然已经录了屏，有没有考虑变成线上课程？
暂时没有。线下课程存在的一个重要意义在于，给学习增加仪式感，很多学员，为了上课，提前换班，加班写病历，给自己腾出两天半的时间，在那段时间内，没有任何烦心事的打扰，这对一个成年人是极其珍贵的。
大剂量冲击疗法十分适合入门一个新技能，高效地学习17个小时，能入门就入，不入门就弃，快速决断，省时省力。不要想着拿着海量的资源以后有时间再学，不会的，大部分人除了能看40集的电视剧，从未短时间内看过40集的教程。

4.生信可以自学么？
当然！生信是可以完全自学的，洲更就事这样的典型。但是成年人做事考虑的是成本，如果你是学生，那么时间成本就比较低，适合自学，如果已经上班，可能时间成本就高一点，尽量避开自己摸索的过程。

本次会议的通用课表(每次会作改动)

本次会议的时间地址：

在帖子下面的置顶留言中。

会议费用：

3400元/人
(按交费先后顺序安排座次，注册费包含会场、教材、午餐、视频课程等费用，不含住宿费）

如果有意愿，给我发邮件报名：

guoshipeng2008@126.com
模板如下：
我想报名参加 用R语言进行科研数据挖掘实战会议，以下是我的信息：
1、姓名：
2、性别：
3、邮箱：
4、手机：
5、发票抬头：如不确定，先留空。
6、纳税人识别号或统一社会信用代码：如不确定，先留空。
7、是否预订住宿：如需预订住宿请注明，一般默认住宿时间是从会议前一晚到会议最后一天中午退房，如果有特殊需要请注明。
8、备注：备注说明写在此，如有多人参加，请将姓名、性别、邮箱、手机在上面分别单独列出，备注中写明一位主要联系人。

额外说明

本条招生帖子因为阐述了授课理念，会一直放在公众号不做更改，如果有新的城市，新的场次，会更新在置顶留言。
有任何疑问，请加我微信guotosky盘问。
如果你是老学员，并且认同授课理念觉得靠谱，欢迎推荐给身边关系好的并且有需求的人。但是，不需要劝说别人过来上课，当你们在推荐时，本质上搭上了自己的信誉，我希望你们确实是因为这个课程受益，而不是抹不开情面。