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의약학과학

혈청 miRNA로 구강암 진단하기 — 머신러닝 데이터 분석 프로젝트

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강의 소개

공개 데이터(GEO GSE113956)의 혈청 miRNA 발현으로 구강 편평세포암(OSCC)을 분류하는 데이터 분석 프로젝트. 전처리·EDA, 차등발현 분석(DEG), 그리고 데이터 누수를 교정한 정직한 머신러닝 평가까지 한 프로젝트로 처음부터 끝까지 완성합니다.

멘토 Q&A 포함
코드 자료 포함
리포트 자료 포함

강의 정보

강사

딥클래스 멘토 멘토

총 강의시간

35분

수강기한

평생 무제한

총 강의수

21개

연계 진로

의약학

연계 교과

과학

커리큘럼

3개 섹션 · 21개 수업

섹션 1. 1회차 — 데이터 전처리와 탐색적 분석(EDA)

8개 수업

섹션 2. 2회차 — 차등발현 분석(DEG)

6개 수업
  • 1. 가설검정 기초 — t검정과 p값01:25
  • 2. 다중검정과 FDR 보정01:31
  • 3. miRNA별 차등발현 계산 실습01:07
  • 4. Volcano plot 시각화와 해석01:37
  • 5. 핵심 miRNA 선택과 데이터 누수 주의01:52
  • 6. 차등발현 결과 해석 (감소 우세)02:01

섹션 3. 3회차 — 머신러닝 모델과 정직한 평가

7개 수업
  • 1. 지도학습·분류·교차검증 개념01:52
  • 2. 데이터 누수 — 왜 AUC 1.0이 함정인가01:30
  • 3. 누수 없는 파이프라인 구성 실습01:11
  • 4. 세 모델 학습과 반복 교차검증01:30
  • 5. 누수 전 vs 후 AUC 대조02:09
  • 6. ROC·혼동행렬·중요도·순열검정03:04
  • 7. 한계·결론과 보고서01:45

멘토 소개

🧬

딥클래스 멘토 강사

딥클래스 멘토 멘토는 의약학 분야의 풍부한 경험을 바탕으로 고등학생 눈높이에 맞춘 강의를 진행합니다.

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