このコースについて

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受講生の就業成果

50%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

43%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

20%

昇給や昇進につながった

100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

上級レベル

約24時間で修了

推奨:6 weeks of study, 3-5 hours per week...

英語

字幕:英語

習得するスキル

BioinformaticsData Clustering AlgorithmsBig DataR Programming

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50%

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提供:

ニューヨーク州立大学(The State University of New York) ロゴ

ニューヨーク州立大学(The State University of New York)

シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up90%(1,355 件の評価)Info
1

1

2時間で修了

Genes and Data

2時間で修了
11件のビデオ (合計59分), 2 readings, 6 quizzes
11件のビデオ
Introduction to Module1 分
DNA and Genes9 分
RNA and Proteins6 分
Transcription Process4 分
Transcription Animation1 分
Translation Process5 分
Translation Animation2 分
Data, Variables, and Big Datasets6 分
Working with cBioPortal - Genetic Data Analysis9 分
Working with cBioPortal - Gene Networks9 分
2件の学習用教材
Module 1 cBioPortal Data Analytics10 分
Module 1 Resources10 分
6の練習問題
DNA, RNA, Genes, and Proteins4 分
Transcription and Translation Processes6 分
Data, Variables, and Big Datasets4 分
Working with cBioPortal6 分
Module 1 Quiz20 分
Module 1 cBioPortal Data Analytics8 分
2

2

5時間で修了

Preparing Datasets for Analysis

5時間で修了
13件のビデオ (合計75分), 4 readings, 8 quizzes
13件のビデオ
Datasets and Files10 分
Data Sources11 分
Importance of Data Preprocessing4 分
Data Preprocessing Tasks2 分
Replacing Missing Values3 分
Data Normalization9 分
Data Discretization5 分
Feature Selection3 分
Data Sampling2 分
Principles of R6 分
R Language1 分
Jupyter Notebooks 1017 分
4件の学習用教材
Jupyter Notebooks Essentials10 分
Notebook Module 2 Tutorial10 分
Module 2 R Data Preprocessing10 分
Module 2 Resources10 分
8の練習問題
Datasets and Files4 分
Data Preprocessing Tasks4 分
Replacing Missing Values2 分
Normalization and Discretization4 分
Data Reduction4 分
Working with R4 分
Module 2 Quiz20 分
Module 2 R Data Preprocessing10 分
3

3

4時間で修了

Finding Differentially Expressed Genes

4時間で修了
9件のビデオ (合計53分), 4 readings, 6 quizzes
9件のビデオ
Overview of Feature Selection Methods13 分
Filter Methods4 分
Wrapper Methods4 分
Evaluation Schemes7 分
Selecting Differentially Expressed Genes3 分
Heatmaps6 分
R Scripts for Feature Selection3 分
Jupyter Notebooks 1017 分
4件の学習用教材
Notebook Module 3 Tutorial10 分
Jupyter Notebooks Essentials10 分
Module 3 R Finding Differentially Expressed Genes10 分
Module 3 Resources10 分
6の練習問題
Feature Selection Methods4 分
Evaluation Schemes2 分
Differentially Expressed Genes4 分
Heatmaps4 分
Module 3 Quiz16 分
Module 3 R Finding Differentially Expressed Genes10 分
4

4

4時間で修了

Predicting Diseases from Genes

4時間で修了
12件のビデオ (合計85分), 4 readings, 10 quizzes
12件のビデオ
Overview of Classification and Prediction Methods8 分
Classification Methods Based on Analogy12 分
Classification Methods Based on Rules13 分
Classification Methods Based on Neural Networks7 分
Classification Methods Based on Statistics3 分
Classification Methods Based on Probabilities7 分
Prediction Methods4 分
Evaluation Schemes13 分
Prediction Workflow4 分
R Scripts for Prediction1 分
Jupyter Notebooks 1017 分
4件の学習用教材
Jupyter Notebooks Essentials10 分
Notebook Module 4 Tutorial10 分
Module 4 R Predicting Diseases from Genes10 分
Module 4 Resources10 分
10の練習問題
Overview4 分
Classification with Analogy2 分
Classification based on Rules2 分
Classification with Neural Networks2 分
Classification based on Statistics2 分
Classification based on Probabilities2 分
Prediction Models2 分
Evaluation Schemes2 分
Module 4 Quiz20 分
Module 4 R Predicting Diseases from Genes10 分

レビュー

BIG DATA, GENES, AND MEDICINE からの人気レビュー
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よくある質問

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

  • 修了証を購入する際、コースのすべての教材(採点課題を含む)にアクセスできます。コースを完了すると、電子修了証が成果のページに追加されます。そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。