1. 임상 유전체 정보의학을 위한 리눅스의 이해와 활용 본 과정은 biomedical data를 다루고 분석하는데 가장 널리 쓰이는 운?돤셉╂?LINUX에 대해서 기초부터 시작하는 과정입니다. 리눅스 시스템의 개요, 설치 및 기본 명령어를 포함한 기초적인 과정을 시작하여, 유전체 분석에서 사용되는 도구(Tool)을 설치하여 직접 수행해 보고 익힐 수 있습니다.       2. 임상 유전체 정보의학을 위한 파이썬 기초 프로그래밍 Python 은 1991년 Guido Van Rossum에 의해 개발된 이래 의학, 경제, 과학 분야 및 공학, 예술 분야 전반에 걸쳐 활용되고 있는 범용 프로그래밍 언어(general-purpose programming language)입니다. Python은 다양한 플랫폼에서 사용이 가능하고 각 분야에 특화된 다양한 라이브러리를 지원하며 다른 언어와 바인딩이 용이한 구조를 지닙니다. 뿐만 아니라 다른 언어들에 비해 배우기 쉬운 문법 체계를 가지고 있어서 초보자부터 숙련자까지 폭넓은 사용자층을 보유하고 있습니다. 특히 최근 각 분야에서 쏟아져 나오는 Big Data를 분석에 가장 적합한 언어 중 하나로 자리 잡고 있습니다. 이 강의에서는 Python 의 기초 문법 및 사용법을 살펴보고, 여러 개의 BioMedical DB 및 공공 데이터를 이용, 이를 원하는 형태로 가공하여 데이터를 추출/병합/탐색하고 궁극적으로 새로운 지식을 추출할 수 있는 역량을 기르도록 하는 것이 목적입니다.       3. 임상 유전체 정보의학을 위한 최강 Julia 언어의 이해 Julia는 고성능 수치/과학 연산을 효율적으로 작성하기 위한 technical computing 환경을 제공해 주며 일부 범용 프로그래밍 언어 기능을 지니고 있는 언어 입니다. LLVM 기반의 just-in-time compiler를 사용함으로 C에 준하는 실행 속도를 지니게 하는 장점을 가지고 있습니다. 동적 프로그래밍 언어의 특성을 모두 지니고 있으며 multiple dispatch, 병렬 프로그래밍, C나 Fortran 으로 작성된 라이브러리를 바로 호출하여 사용할 수 있는 기능을 지니고 있습니다. 이 강의에서는 기존 언어로 수행할 수 있었던 다양한 기능들을 Julia를 이용하여 재현해보고 데이터 타입, multiple dispatch, graph 작성, 병렬처리 및 R언어와 유사한 구조를 가진 데이터 타입을 다룰것입니다.