?既適合醫學、生命科學背景的學員，也適合數據分析和AI工程師等技術背景人員。內容涵蓋數據基礎、分析方法、常用工具、生信特色、實例演練與價值體現等部分。

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課程導論
1.1 培訓目標與學習路徑
1.2 醫療與生物數據分析的發展現狀
1.3 典型應用場景概覽

醫療與生物數據基礎
2.1 醫療與生物數據類型（表型、組學、影像、文本等）
2.2 常見數據格式與獲取途徑（FASTA、VCF、BAM、HL7、DICOM等）
2.3 數據標準化與預處理基本概念

R與Python在生物醫學數據分析中的應用
3.1 R基礎與生信包簡介（tidyverse、Bioconductor等）
3.2 Python基礎與常用庫（NumPy、Pandas、SciPy、scikit-learn等）
3.3 數據可視化工具

醫學數據清洗與預處理
4.1 缺失值處理與異常值檢測
4.2 數據歸一化與標準化
4.3 數據集成與結構化整理

統計分析與假設檢驗
5.1 描述性統計與可視化
5.2 t檢驗、方差分析、相關性分析等
5.3 多重檢驗與校正（如FDR）

生物信息學基礎分析方法
6.1 基因表達數據分析（bulk RNA-seq、單細胞RNA-seq）
6.2 差異表達分析與功能富集分析
6.3 基因變異、SNP與基因型-表型關聯分析（GWAS）

醫學影像與多模態數據分析
7.1 醫學影像數據結構與處理（DICOM、3D重建等）
7.2 表型-組學數據一體化分析
7.3 多模態融合與臨床決策支持

機器學習與AI在醫療生物數據分析中的實踐
8.1 監督與非監督學習在醫學數據分析中的應用
8.2 特征工程與模型選擇
8.3 案例演練：疾病風險預測及生物標志物篩選

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數據可視化與結果解讀
9.1 熱圖、火山圖、條形圖等在生物醫學中的實際應用
9.2 交互式報表與可視化工具
9.3 臨床與科研報告撰寫及數據解讀原則