Technologie / Dane i analityka

Architektura danych, fundamenty statystyczne i automatyzacja obliczeń - GraphPad Prism

Dwudniowe szkolenie z GraphPad Prism obejmujące architekturę danych, inżynierię danych (Data Wrangling), wnioskowanie statystyczne, regresję nieliniową, analizę przeżycia Kaplan-Meier, analizę składowych głównych PCA oraz automatyzację workflow i eksport wyników do standardów wydawniczych. Program łączy teorię z praktycznymi case studies, w tym automatyzację analizy qPCR.

Architektura danych, fundamenty statystyczne i automatyzacja obliczeń - GraphPad Prism to dwudniowy, intensywny program szkoleniowy EITT, realizowany w formie stacjonarnej lub zdalnej — w zależności od preferencji uczestników. Program jest przeznaczony dla osób posiadających podstawowe doświadczenie — zajęcia prowadzone są łącząc teorię z intensywnymi ćwiczeniami praktycznymi.

Program szkolenia obejmuje kluczowe obszary:

Środowisko pracy i inżynieria danych (Data Wrangling)
Wnioskowanie statystyczne – podejście algorytmiczne
Case Study – Automatyzacja analizy qPCR
Regresja nieliniowa i modele krzywych (Curve Fitting)
Analiza przeżycia (Survival Analysis)
Analiza Składowych Głównych (PCA) – Big Data w biologii
Automatyzacja Workflow i Export (Deployment)

Uczestnicy wyjdą ze szkolenia z praktyczną wiedzą i narzędziami do natychmiastowego zastosowania w codziennej pracy.

Korzyści

Uczestnik pozna architekturę plików GraphPad Prism i nauczy się efektywnie zarządzać danymi w 8 typach tabel
Opanuje techniki inżynierii danych — inspekcję, transformacje logarytmiczne i normalizację
Zdobędzie umiejętność przeprowadzania testów normalności, czyszczenia danych algorytmem ROUT i stosowania testów statystycznych (t-test, ANOVA)
Nauczy się automatyzować analizę qPCR metodą Delta-Delta Ct z poprawną obsługą replikatów
Opanuje regresję nieliniową — dopasowywanie krzywych dawka-reakcja, wyznaczanie IC50 i interpolację
Pozna analizę przeżycia Kaplan-Meier z testami Log-rank i interpretacją Hazard Ratio
Zrozumie zasady analizy składowych głównych (PCA) i jej zastosowanie w danych wielowymiarowych
Nauczy się automatyzować workflow (Magic, The Wand, klonowanie) i eksportować wykresy zgodnie ze standardami wydawniczymi

Dla kogo jest to szkolenie?

Analitycy danych i statystycy pracujący z danymi biomedycznymi i laboratoryjnymi

Naukowcy i badacze w dziedzinie biologii, medycyny i nauk o życiu

Specjaliści ds. kontroli jakości i walidacji w firmach farmaceutycznych i biotechnologicznych

Doktoranci i pracownicy naukowi uczelni wyższych wykorzystujący analizę statystyczną w badaniach

Inżynierowie i technicy laboratoryjni odpowiedzialni za analizę wyników eksperymentalnych

Menedżerowie projektów badawczych potrzebujący zrozumienia metod analizy danych

Wymagania wstępne

Podstawowa znajomość statystyki opisowej (średnia, odchylenie standardowe, rozkład normalny)
Umiejętność pracy z arkuszami kalkulacyjnymi (Excel lub podobne)
Podstawowa znajomość środowiska GraphPad Prism lub gotowość do szybkiego opanowania interfejsu
Znajomość kontekstu danych laboratoryjnych lub biomedycznych będzie dodatkowym atutem

Program szkolenia

Architektura plików — różnice między formatem .prism (nowy standard) a .pzfx (kompatybilność)
Dlaczego plik projektu to więcej niż arkusz kalkulacyjny
Taksonomia tabel (Data Mapping) — przegląd 8 typów tabel w Prism
Inspekcja danych — wykorzystanie narzędzia Inspect do szybkiej weryfikacji jakości danych
Transformacje — użycie wbudowanych funkcji do logarytmowania danych i normalizacji

Dystrybucja danych — automatyczne testowanie normalności (Shapiro-Wilk, D'Agostino-Pearson)
Czyszczenie danych (Outliers) — algorytm ROUT (Robust regression and Outlier removal)
Porównania grup (Testy A/B) — test t-Studenta (porównanie 2 zmiennych)
ANOVA (Analiza wariancji) — logika porównywania wielu grup
Problem wielokrotnych porównań (Multiple Comparisons) — wybór odpowiedniej korekty (Tukey, Bonferroni) jako metody zapobiegania błędom False Positive

Matematyka metody Delta-Delta Ct — jak Prism radzi sobie z relatywną kwantyfikacją ekspresji genów
Obsługa replikatów — rozróżnienie replikatów technicznych (uśrednianie) od biologicznych (punkty danych)
Wizualizacja — tworzenie wykresów słupkowych z naniesionymi punktami indywidualnymi (Scatter plot with Bar)

Logika regresji — różnica między korelacją a dopasowaniem modelu (Fit)
Krzywe dawka-reakcja (Dose-Response) — wyznaczanie parametru IC50 (stężenie hamujące)
Więzy (Constraints) — ograniczanie parametrów modelu
Interpolacja — wyliczanie wartości X dla zadanego Y na podstawie krzywej standardowej (np. testy ELISA)

Struktura danych Survival — kodowanie zdarzeń i danych cenzurowanych
Krzywe Kaplan-Meier — generowanie wykresów schodkowych
Testy porównawcze — Log-rank test (Mantel-Cox) — algorytm porównywania dwóch krzywych
Ryzyko — interpretacja tabeli Hazard Ratio (HR)

Zasada działania PCA — jak spłaszczyć wielowymiarowe dane do wykresu 2D/3D bez utraty informacji
Standaryzacja — dlaczego (i jak) skalować dane przed analizą (Centering/Scaling)
Interpretacja — Score Plot i Loadings Plot

Magic (Make Graphs Consistent) — narzędzie do masowego formatowania wykresów jednym kliknięciem
The Wand (Analysis Wizard) — kopiowanie całego potoku analitycznego (pipeline) do nowych danych
Klonowanie — tworzenie szablonów eksperymentów (Templates)
Prism Cloud — wstęp do kolaboracji w chmurze
Export i standardy wydawnicze — formaty wektorowe (PDF, EPS, EMF) vs rastrowe (TIFF)
Zrozumienie DPI i kompresji
Przygotowanie Composite Figures (układów wielu wykresów) bezpośrednio w Prism (Layouts)

Formy realizacji

Online

Wygoda uczestnictwa z dowolnego miejsca
Interaktywne sesje na żywo z trenerem
Materiały dostępne przez 30 dni
Brak kosztów dojazdu

Stacjonarnie

Bezpośredni kontakt z trenerem i grupą
Intensywne warsztaty praktyczne
Networking z innymi uczestnikami
Pełne skupienie na nauce

Tematy szkolenia

Najczęściej zadawane pytania

Jak wygląda format i czas trwania szkolenia 'Architektura danych, fundamenty statystyczne i automatyzacja obliczeń - GraphPad Prism'?

Szkolenie trwa 2 dni i realizowane jest zarówno stacjonarnie, jak i w formie zdalnej (online) — w zależności od preferencji grupy. Program obejmuje wykłady, demonstracje oraz ćwiczenia praktyczne, zapewniając kompleksowe podejście do omawianej tematyki.

Jakie są wymagania wstępne dla uczestników?

Szkolenie jest na poziomie średniozaawansowanym — zakłada podstawowe doświadczenie w danym temacie. Od uczestników oczekujemy: Podstawowa znajomość statystyki opisowej (średnia, odchylenie standardowe, rozkład normalny), umiejętność pracy z arkuszami kalkulacyjnymi (excel lub podobne), podstawowa znajomość środowiska graphpad prism lub gotowość do szybkiego opanowania interfejsu, znajomość kontekstu danych laboratoryjnych lub biomedycznych będzie dodatkowym atutem. Szczegółowe wymagania znajdują się w sekcji 'Wymagania wstępne' na tej stronie.

Czy szkolenie zawiera elementy praktyczne?

Tak, program łączy teorię z praktyką. Uczestnicy pracują nad studiami przypadków, biorą udział w ćwiczeniach grupowych i warsztatach praktycznych. Każde ćwiczenie kończy się omówieniem i feedbackiem od prowadzącego.

Czy po szkoleniu otrzymam certyfikat?

Tak, każdy uczestnik otrzymuje imienny certyfikat ukończenia szkolenia wydany przez EITT, potwierdzający udział w programie i zdobyte kompetencje.

Jaki jest koszt szkolenia i jak mogę się zapisać?

Cena szkolenia to 1 770 PLN netto za osobę. Aby zapisać się na szkolenie lub uzyskać ofertę dla grupy, skontaktuj się z nami telefonicznie lub przez formularz na stronie. Oferujemy również szkolenia zamknięte, dostosowane do potrzeb konkretnej organizacji.