(1) 데이터 전처리 및 정규화(RT-PCR/western blotting data normalization), (2) 기본 통계 및 가설검증 방법(hypothesis testing, multiple testing correction, Bayesian 통계 등), (3) 다변량 통계 기반 데이터 시각화 및 회귀분석(주성분분석, 다변량 회귀분석, 주요 변수 추출 등), (4) 오믹스 데이터 기본 분석(데이터 정규화, 매핑, 발현/활성 차이 유전자/단백질 선별), (5) 타겟 분자 예측(마이크로RNA 타겟 예측 등), (6) 다양한 바이오리소스 및 활용 방법(지놈브라우져, 다양한 데이터베이스 및 활용, 생체네트워크 모델링 및 메커니즘 예측) 등의 생물학 연구에 있어서 유용한 기본 분석 및 리소스 활용 방법들을 학습한다. (7) 단백질 예측 (단백질 서열의 특성을 예측하는 in-silico 방법). 학습한 방법들을 적용할 수 있는 텀프로젝트 과제를 부여한다. 이 텀프로젝트에서는 각자 가지고 있는 생물학적 문제에 학습한 방법을 올바르게 적용했는가를 평가한다.