In DataScienceILC/tlsc-dsfb26v-20_workflows: Bookdown site for workflows course

knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)

dagplanning

• 9:00: planning en uitleg open ruimte en portfolio
• 9:15 bij iedereen langs wat ze gaan doen voor de open ruimte.
• 10:30 koffie
• 10:45 sources-opdracht
• 11:45 lunch
• 12:30 hoe citeren-opdracht

jaar 1 + 2

• basis statistiek, wiskunde, excel
• basis bioinformatica
• heel veel biologie / life sciences!

DSFB1+2

In DSFB1 + 2

• basis GNU / linux / bash, toepassing op bioinformatica
• basis dataverwerking in R
• bioinformatica in R
• toepassen skills in projecticum
• workflows:
  • open science
  • version control
  • reproducible workflow (RMarkdown)
  • SQL

DSFB1+2

Dus:

• 1 taal aardig wat + intro in 2 andere
• toepassing op bioinformatica
• ondersteunende skills

Ben ik nou een bioinformaticus?

Weet je niche

• bio(medisch) analist met een bioinformatica / data science "minor"
• dat is je selling point, gebruik dat!
• groeiende vraag in het werkveld
• geen ICT-ers, geen bioinformatici (kan wel, moet je verder studeren)

nu in DSFB2

Start gemaakt met projecticum

Op zoek naar stageplaatsen

Beetje beeld van de mogelijkheden

3 vragen

• waar wil ik naartoe?
• hoe doe ik het nu?
• wat is de volgende stap?

les 7 (9 mei)

Plan open ruimte af:

• waar wil je naartoe?
• welke stap is dan na DSFB2?
• plan van aanpak om daar ca 4 dagen aan te werken dit blok

les 8 (16 mei)

presentaties portfolio (5-10 minuten per persoon)

• wat heb je af
• opmaak
• wat komt er nog
• toelichting open ruimte (groot deel)

verzamel en verwerk de feedback! We doen dit niet voor niets 3 weken voor de deadline.

voorbeelden

• Snakemake uitzoeken
• start maken met python
• meer NGS workflows leren
• goed worden in SQL
• shiny leren
• labjournaals automatiseren
• toepassingen R in microbiologie uitzoeken

voorbeelden

• pca
• proteomics
• chemoinformatic
• start maken met machine learning
• image processing data anlyse leren
• bayesian statistics
• misschien wil je een premaster of hbo master doen met requirements die je nog niet hebt?

uren: 140 (5 EC)

• 5*9=45 uur lessen
• zelf bijwerken / voorbereiden: 3*9 = 27 uur
• portfolio afmaken: 32 uur

--> ca 32 uur (= zeg 4 dagen) de tijd! om een start te maken.(+ 4 uur voor het rapporteren/presenteren)

eisen:

• moet over biologie gaan
• moet over data science / bioinformatica gaan
• leren haken moet een andere keer
• moet in je portfolio

Vandaag

• lekker lesje syntax
• plaatjes, cross references & references
• opmaak voor je portfolio (maak er wat van)
• dagopdracht: inleiding projecticum + references

dagplanning

• 9:00: planning en uitleg open ruimte en portfolio
• 9:15 bij iedereen langs wat ze gaan doen voor de open ruimte.
• 10:30 koffie
• 10:45 waarom bronnen gebruiken -opdracht
• 11:45 lunch
• 12:30 hoe bronnen gebruiken -opdracht

DataScienceILC/tlsc-dsfb26v-20_workflows documentation built on July 4, 2025, 5:49 a.m.