• Canlı Oturumlar

    21 -22 Şubat

  • Format

    Hibrit- Atölye  (Esnek Teori + Canlı Uygulama)

    Python ile Biyoinformatik

    Kodlama Korkusunu Yenip, Biyolojik Verinin Diline Hakim Olun.

    Biyologlar, tıp öğrencileri ve yaşam bilimciler için tasarlanmış; "Sıfır Kodlama Bilgisi" gerektiren, laboratuvardan veri bilimine geçiş köprüsü.
    • Mezun katılımcılar

      23

    • Kontenjan:

      15

      Süre: 

      Hazırlık Videoları
      + 2 Gün Yoğunlaştırılmış Atölye

      Write your awesome label here.
      — 2026 Akademik Yetkinlik Programı 

      Laboratuvardaki Başarınızı Veri Analizine Taşıyın

      Analizleriniz için sürekli başkalarına bağımlı kalmak sizi yavaşlatıyor mu? Excel dosyaları arasında kaybolmuş mu hissediyorsunuz?

      Hedefimiz sizi bir yazılım mühendisine dönüştürmek değil. Hedefimiz; biyoinformatiğin evrensel dili Python'ı kullanarak, verisine hakim, analizlerini kendi yöneten ve makalelerinin hikayesini kendi yazan özgür bir araştırmacı olmanızı sağlamaktır.


      Bu müfredat, salt kodlama eğitimi arayanlar için değil; biyolojik veriyi anlamlandırma (Data Interpretation) ihtiyacı duyan araştırmacılar için yapılandırılmıştır.

      Bunları biliyor musunuz?

      Kariyer Kaldıracı

      Nature kariyer raporlarına göre; veri bilimi yetkinliğine sahip araştırmacılar, geleneksel rollere kıyasla daha yüksek istihdam ve maaş avantajına sahiptir. Biyoinformatik, modern laboratuvarların "tercihi" değil, "aranan şartı"dır.*
      *Levine, A. G. (2021). "Bioinformatics: built for success." Nature, 598.

      Excel vs. Python

      Excel, 1 milyon satırda kilitlenirken, Python ile 1 milyar satırlık bir Genom verisini saniyeler içinde işleyebilirsiniz. Bu eğitimi tamamladığınızda, manuel olarak günler süren veri temizleme işlemlerini, yazacağınız 10 satırlık kodla dakikalara indireceksiniz.

      Yayın Gücü

      2025 yılı itibariyle yüksek etki faktörlü dergiler (Q1), analizlerin "Tekrarlanabilirliğini" (Reproducibility) şart koşmaktadır. Python ile yazdığınız analiz kodlarını makalenize eklemek, çalışmanızın güvenilirliğini artırır ve kabul alma şansınızı doğrudan etkiler.

      Kimler için uygun

      Lisans/Lisansüstü Öğrenciler

      Mezuniyet sonrası iş piyasasına veya yüksek lisans/doktora başvurularına en güçlü şekilde girmek isteyenler.

      Akademisyenler (Biyoloji, Tıp, Eczacılık, Veterinerlik, Ziraat)

      NGS ve Omik verilerinin klinik/biyolojik yorumlanmasında otonomi kazanırsınız. 

      Biyoteknoloji Profesyonelleri

      Sekans verilerinin raporlanması süreçlerine teknik hakimiyet kazanırsınız. 

      Ne Kazanacaksınız?

      Bilimsel Veri İşleme (Data Processing):
      FASTA dosyalarının güvenli okunması (I/O), sekans temizleme ve kalite kontrol (QC) algoritmaları gibi temel biyoinformatik analizlerin kodlanması.
      Yüksek Hacimli Veri Yönetimi: 
      Sayısal biyolojik verilerin (örn: gen ekspresyon düzeyleri) vektörel analizi, Klinik verilerin filtrelenmesi, gruplandırılması ve tanımlayıcı istatistiklerin çıkarılması. 
      Tekrarlanabilir Kod Kütüphanesi:

      Eğitim boyunca oluşturulan tüm scriptler, gelecekteki çalışmalarınızda tekrar kullanabileceğiniz (Reproducible Research) modüler bir yapı sunar. 
      Gerçek bir mini biyoinformatik proje: 
      Baştan sona bir biyoinformatik projesini yürütmek ve temel mantığı kavramak. 
      TP53 Mutasyon Analizi Projesi (End-to-End Pipeline):
      - Gerçek klinik veriler kullanılarak TP53 gen dizisinin analizi.

      - Genomik veri ile klinik fenotip verisinin korelasyonu.

      - Bu proje, iş ve akademi başvurularında sunulabilir teknik bir referanstır.

      Eğitim Deneyimi ve Metodoloji

      Sadece "izleyerek" değil, "uygulayarak" öğrenmeniz için tasarlanmış akademik pedagoji.

      Hibrit Verimlilik: Ters-Yüz Sınıf

      Değerli vaktinizi teorik tanımlarla harcamıyoruz.
      Temel kavramları (Değişkenler, Sözdizimi) ders öncesi gönderdiğimiz kısa videolardan kendi hızınızda rahatça öğrenebiliyorsunuz.

      Canlı derslerde ise doğrudan problem çözmeye ve proje geliştirmeye odaklanıyoruz.

      Gerçek Veri ile Meydan Okuma

      "x = 5" gibi soyut matematiksel örnekler yerine, TP53 gen dizileri ve gerçek hasta verileriyle (TCGA) çalışırız.

      Kodlama öğrenmezsiniz; biyolojik bir sorunu kod yazarak çözmeyi öğrenirsiniz. Bu, öğrenilen bilginin kalıcı olmasını sağlar.

      Usta-Çırak ve Hata Kültürü

      Eğitmeniniz canlı yayında "mükemmel kodu" yazmaz; bilerek hatalar yapar ve bu hataları nasıl düzelttiğini (debugging) gösterir.

      Size balık vermeyiz, hata mesajlarını okumayı ve  çözüme ulaşmayı (balık tutmayı) öğretiriz.
      Kişiye özel bağlantı ve ID numaralı dijital sertifikalar

      Başarınızı Belgelendirin

      Başarı Sertifikası

      Dersleri ve testleri tamamladığınızda anında sertifikanızı alabilirsiniz.

      Katılım Sertifikası

      Dersleri tamamlayın ve sertifikanızı hemen alın. 
      Hedeflerinize odaklanmak için mükemmel bir zaman!

      Kayıt Seçenekleri & Avantajlar:

      Öğrenci Planı

      Kayıt kodu: OGRENCI
      7.500TL
      4.750TL
      Tam Erişim & Sertifika ve Mezunlar Ağı Erişimi
      • Tam Erişim
      • Katılım/Başarı Sertifikası
      • Mezun ağı ve Mentorluk*

      Profesyonel Planı

      Kayıt kodu: CALISAN
      7.500TL
      6.750TL
      Tam Erişim & Sertifika ve Mezunlar Ağı Erişimi
      • Tam Erişim
      • Katılım/Başarı Sertifikası
      • Mezun ağı ve Mentorluk*

      Video Ders Planı

      Kayıt kodu: VIDEO
      7.500TL
      4.250TL
      Video derslere ve materyallere erişim
      • Videolar ve Ders Materyalleri
      • Sertifika
      • Genel Forum erişimi
       Planınızı seçmek için plana ait kodu ödeme aşamasında indirim kodu alanına yazmanız yeterlidir. 
      * Mentorlük çalışmaları birebir olarak gerçekleştirilecektir. Bunu için eğitmenler ve öğrenciler karşılıklı randevu oluşturacaktır. 

      Sık Sorulan Sorular

      Hiç kodlama bilmiyorum, bu eğitim bana ağır gelir mi?

      Kesinlikle hayır. Bu eğitimin varoluş amacı budur. Biz bilgisayar mühendislerine değil; biyologlara, hekimlere ve eczacılara eğitim veriyoruz. Müfredatımız, "Merhaba Dünya" diyerek en temelden başlar. Eğer bir bilgisayarı açıp Excel dosyası kaydedebiliyorsanız, bu eğitimi başarıyla tamamlamak için gereken teknik altyapıya sahipsiniz demektir. Kodlamayı "yeni bir yabancı dil" öğrenmek gibi düşünün; biz size grameri değil, konuşmayı öğreteceğiz.

      Bilgisayarımın özellikleri çok mu iyi olmalı? (Mac/Windows fark eder mi?)

      Endişelenmeyin, hiçbir şeyi kaçırmazsınız. Tüm canlı oturumlar profesyonel olarak kaydedilir ve ders bitiminden kısa bir süre sonra öğrenci panelinize yüklenir. Eğitim bittikten sonra bile 1 yıl boyunca tüm kayıtlara sınırsız erişim hakkınız vardır. İster nöbet çıkışı, ister hafta sonu; kendi hızınızda tekrar yapabilirsiniz.

      Bu eğitim kariyerime somut olarak ne katar?

      Bu eğitim, sizi "Analiz için başkasını bekleyen araştırmacı" konumundan, "Verisini kendi yöneten bağımsız araştırmacı" konumuna taşır.

      Tezlerinizde ve makalelerinizde "Biyoinformatik Analiz" bölümünü kendiniz yazarsınız.

      TP53 projesi ile GitHub portfolyonuzu oluşturur, iş başvurularında "kanıt" sunarsınız.

      Eğitim dili nedir? İngilizce bilmem şart mı?

      Eğitim dili Türkçe'dir. Ancak Biyoinformatik literatürü (terimler, kod komutları) evrensel olarak İngilizce'dir. Eğitmenimiz, literatürdeki İngilizce terimleri Türkçe analojilerle açıklayarak, hem terminolojiye hakim olmanızı hem de konuyu ana dilinizde derinlemesine anlamanızı sağlar.

      Smart-Blended formatı tam olarak nedir?

      Hibrit öğrenmenin en verimli halidir.

      Hazırlık: Teorik ve kurulum videolarını (Offline) ders öncesinde, size uygun zamanda izlersiniz.

      Uygulama: Değerli vaktinizi teorik slaytlarla harcamayız. Canlı derste (Online) doğrudan eğitmenle birlikte kod yazar, hata çözer ve proje geliştiririz.

      Böylece "izleyen" değil, "yapan" olursunuz.
      Doktora tezimdeki dizileme verilerini analiz etmek için aylardır biyoinformatikçi bir arkadaşın müsait olmasını bekliyordum. Bu eğitimle beklemeyi bıraktım. Kod yazmanın bu kadar mantıklı ve erişilebilir olduğunu bilseydim çok daha önce başlardım.
      — Gözde Y.
      PhD Adayı, Moleküler Biyoloji
      Klinik verilerle çalışan bir klinik araştırmacı olarak Excel'in donmasından bıkmıştım. Python gözümü korkutuyordu ama eğitmenimiz Özlem Hoca, konuyu o kadar basit ve biyolojik örneklerle anlattı ki hiç zorlanmadım. Şimdi 10 bin satırlık veriyi 3 saniyede filtreleyip raporlayabiliyorum. İş verimliliğim %200 arttı.
      — Ecz. Burak K.
      Klinik Araştırma Uzmanı
      Okulda aldığım teorik dersler havada kalıyordu. Bu kurstaki 'TP53 Gen Analizi' projesi sayesinde ilk defa uçtan uca bir analiz yaptım. Oluşturduğum GitHub portfolyosunu staj başvurumda gösterdim ve kabul aldım. Mülakatta bana not ortalamamı değil, bu projeyi sordular. Teşekkürler.
      — Selin A.
      Biyomühendislik Son Sınıf

      Analizlerinizi Zamana Bırakmayın, kendimiz yapın!

      2026 yılı verinin ve veri işlemenin yılı olacak. Yoğun emekle ürettiğiniz verileri bilgiye dönüştürmek için beklemeyin. Kendi verilerinizi kendiniz hızla yorumlayın. 
      Unutmayın: Size özel kayıt kodunuzu ödeme aşamasında kullanabilirsiniz.

      Tam paket profesyonel kayıt kodu: CALISAN 

      Tam paket öğrenci kayıt kodu: OGRENCI
      Video ders kayıt kodu: VIDEO
      Write your awesome label here.
      Ders Yöneticisi

      ÖZLEM TUNA

      Manisa Celal Bayar Üniversitesi Biyomühendislik lisans ve Ege Üniversitesi Biyomühendislik yüksek lisans mezunu olup, biyoinformatik ve hesaplamalı biyoloji alanlarında akademik altyapıya sahiptir. Çalışmalarında NGS verilerinin analizi, kanser biyoinformatiği ve Python–R tabanlı veri analizi üzerine çalışmıştır. Bunun yanı sıra Nextflow (DSL2) ile ölçeklenebilir, tekrar üretilebilir ve modüler biyoinformatik iş akışları geliştirme konusunda deneyime sahiptir. 
      https://github.com/ozlemtuna 

      Sektörel İçgörü: "Veri Darboğazı" Krizi

      Biyolojide Moore Yasası yıkıldı. 2001 yılında bir insan genomunu dizilemek 100 Milyon Dolar iken, bugün bu maliyet 200 Doların altına düşmüştür. Bu durum, laboratuvarlarda üretilen verinin, bilgisayarların işlem kapasitesinden 3 kat daha hızlı artmasına neden olmuştur.

      Şu an dünyadaki biyolojik verinin %80'i "Karanlık Veri" (Dark Data) olarak adlandırılmaktadır; yani üretilmiş ama analiz edecek yetkin personel olmadığı için işlenememiş veridir.
      💡 Kariyer Fırsatı: Laboratuvarlar artık sadece "veri üreten" değil, o karanlık veriyi aydınlatacak "veri analizi yapabilen" (Python/R bilen) araştırmacılara yatırım yapmaktadır. Bu eğitimi alarak, sektördeki en büyük arz açığını kapatan %20'lik dilime girersiniz.

      Kariyer Sıçraması İçin Ücretsiz Rehberinizi Alın!

      E-posta listemize katılın, yapay zeka (ATS) sistemlerinden %90+ başarıyla geçen 'ATS Uyumlu Bilimsel CV Hazırlama Rehberi' anında e-postanıza gelsin. Sektörel ipuçlarını ve indirimleri kaçırmayın!
      Thank you!
      *E-posta adresimi bırakarak KVKK Aydınlatma Metni, Gizlilik Politikası ve Çerez Politikası şartlarını okuduğumu ve kabul ettiğimi beyan ederim.
      Write your awesome label here.
      ile oluşturuldu