Конверсия данных, контроль качества, составление родословных, определение пород, расчет метрик, генерация документации, разработка и поддержание пайплайнов обработки данных. Основные инструменты работы -- Python (pandas, numpy, matplotlib и др.), Bash, SQL, Genome Studio, plink, iaap и другие unix-тулы. Разработал и внедрил процедуры определении пород и составления рекомендаций по скрещиванию с целью недопущения инбридинга. / Data conversion, quality control, pedigree compilation, breed identification, metric calculation, documentation generation, development and maintenance of data processing pipelines. The main tools used are Python (pandas, numpy, matplotlib, etc.), Bash, SQL, Genome Studio, plink, iaap, and other Unix tools. Developed and implemented procedures for breed identification and formulation of crossing recommendations to prevent inbreeding.

Обработка генотипических данных, полученных с микрочипов:
-- Предобработка данных и контроль качества
-- Составление родословных
-- Определение породной принадлежности
-- Подготовка рекомендаций для животноводов
-- Разработка, верификация и оптимизация используемых методов
-- Разработка, оптимизация и эксплуатация пайплайнов для автоматизации рутинных задач

/

Processing DNA microarray data:
-- Preprocessing and quality control
-- Pedigree reconstruction
-- Breed indentification
-- Compiling breeding recommendations
-- Develompment, verification and optimisation of applied methods
-- Develompment, optimisation end exploitation of pipelines

Дистанционный интерактивный курс по обработке NGS данных, от сырых прочтений до вариантов и статистической обработки.

Дистанционный интерактивный курс, посвященный широкому спектру ML подходов и их применению к биоинформатическим задачам.

• Интерактивный тренажер по SQL (Дальневосточный федеральный университет)
• Введение в Data Science и машинное обучение (Институт биоинформатики)
• Введение в NGS (Институт биоинформатики)
• Python: основы и применение (Институт биоинформатики)
• Генетика и геномика популяций (Институт биоинформатики)
• Основы статистики. Часть 3 (Институт биоинформатики)
• Основы статистики. Часть 2 (Институт биоинформатики)
• Основы статистики (Институт биоинформатики)
• Анализ данных в R (Институт биоинформатики)
• Программирование на Python (Институт биоинформатики)

Форма обучения: Очная
Факультет Биотехнологии и Промышленной Экологии
Тема магистерской диссертации: «Полногеномный поиск следов естественного отбора с использованием статистики популяционных ветвей» *
Тема бакалаврской диссертации: «Выделение метанокисляющих организмов из почвенных образцов»
*Выполнена в Лаборатории Молекулярных Основ Генетики Человека Института Молекулярной Генетики РАН.

Очный одногодичный языковой курс в Великобритании.