| GSPH 학술 |

2016년 9월 26일(월) - 28일(수)까지 3일간, 빅데이터 & 유전체 분석방법론 워크샵이 개최되었다. 서울대학교 보건대학원과 Australia-Korea Foundation (The Australian Government’s Department of Foreign Affairs anfd Trade)이 후원하고, BK21+ 모바일 및 빅데이터를 활용한 융합형 보건인재 양성사업단이 주관한 이번 워크샵의 연사로는 Melbourne School of Population and Global Health (The University of Melbourne)의 John L. Hopper 교수와 Enes Makalic 박사, Daniel F. Schmidt 박사가 초빙되었다.

워크샵 첫째 날은 Introduction to Statistics with R이라는 제목으로 진행되었으며, 통계학의 기초적인 개념과 R 사용법 등을 다루었다. Modern Penalized Regression Techniques in R이라는 제목으로 진행된 워크샵 둘째 날에는 LASSO Regression, Ridge Regression 등의 Conventional Penalized Regression Method가 소개되었으며, Bayesian Penalized Regression Method가 기존의 방식보다 효과적인 방식으로 제시되었다. 연사들은 각각의 Penalized Regression Method를 소개함에 있어서 간략한 이론 설명과 R을 이용한 데이터 분석을 병행함으로 참석자들의 이해를 도왔다. 워크샵 셋째 날은 Introduction to Machine Learning이라는 제목으로 진행되었다. Machine Learning은 데이터를 통해 학습된 컴퓨터로 미래를 예측하는 기술로, 최근 급속도로 성장하고 있는 빅데이터 분석의 핵심 기술 중 하나로 각광받고 있다. 이번 워크샵에서는 Machine Learning 중에서도 상대적으로 인지도가 높은 Decision Tree와 Random Forests, Support Vector Machines (SVMs), 그리고 k-Nearest Neighbour Classification and Regression을 소개하였다. 워크샵 참석자들은 연사들의 강의와 R 실습을 통해 Machine Learning의 기초적인 개념을 익힐 수 있었다. 다양한 전공을 가진 참석자들이 빅데이터 & 유전체 분석방법론 워크샵에 관심을 가지고 참여하였다. 이번 워크샵에서 다루어진 분석방법 등이 각 분야에서 다양하게 활용될 수 있기를 기대한다.