This class provides an introduction to the Python programming language and the iPython notebook. This is the third course in the Genomic Big Data Science Specialization from Johns Hopkins University.
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このコースについて
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受講生の就業成果
40%
コース終了後に新しいキャリアをスタートした
33%
コースが具体的なキャリアアップにつながった
習得するスキル
BioinformaticsBiopythonPython ProgrammingGenomics
受講生の就業成果
40%
コース終了後に新しいキャリアをスタートした
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コースが具体的なキャリアアップにつながった
共有できる証明書
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約13時間で修了
英語
字幕：英語
シラバス - 本コースの学習内容
2時間で修了
Week One
This week we will have an overview of Python and take the first steps towards programming.
2時間で修了
5件のビデオ （合計58分）, 3 readings, 2 quizzes
5件のビデオ
Lecture 2.1 - First Steps Toward Programming Part 110 分
Lecture 2.2 - First Steps Toward Programming Part 215 分
Lecture 2.3 - First Steps Toward Programming Part 3 (8:57)8 分
Lecture 2.4 - First Steps Toward Programming Part 4 (9:58)9 分
3件の学習用教材
Welcome10 分
Pre-Course Survey10 分
Syllabus10 分
2の練習問題
Lecture 1 Quiz6 分
Lecture 2 Quiz24 分
1時間で修了
Week Two
In this module, we'll be taking a look at Data Structures and Ifs and Loops.
1時間で修了
4件のビデオ （合計50分）
4件のビデオ
Lecture 3.2: Data Structures Part 2 (10:41)10 分
Lecture 4.1: Ifs and Loops Part 1 (11:26)11 分
Lecture 4.2: Ifs and Loops Part 2 (15:28)15 分
2の練習問題
Lecture 3 Quiz20 分
Lecture 4 Quiz20 分
1時間で修了
Week Three
In this module, we have a long three-part lecture on Functions as well as a 10-minute look at Modules and Packages.
1時間で修了
4件のビデオ （合計38分）
4件のビデオ
Lecture 5.2: Functions Part 2 (8:20)8 分
Lecture 5.3: Functions Part 3 (13:24)13 分
Lecture 6: Modules and Packages (10:32)10 分
2の練習問題
Lecture 5 Quiz20 分
Lecture 6 Quiz12 分
2時間で修了
Week Four
In this module, we have another long three-part lecture, this time about Communicating with the Outside, as well as a final lecture about Biopython.
2時間で修了
4件のビデオ （合計46分）, 2 readings, 3 quizzes
4件のビデオ
Lecture 7.2: Communicating with the Outside Part 2 (7:38)7 分
Lecture 7.3: Communicating with the Outside Part 3 (17:42)17 分
Lecture 8: Biopython (13:32)13 分
2件の学習用教材
Final Exam Instructions10 分
Post Course Survey10 分
3の練習問題
Lecture 7 Quiz10 分
Lecture 8 Quiz10 分
Final Exam (Read Instructions First)20 分
レビュー
4.3
PYTHON FOR GENOMIC DATA SCIENCE からの人気レビュー
MKによりDec 13, 2016
Started very easy, but became quite hard at the end. Nicely structured and conveyes everything that is needed. However, sometimes I missed why specific tools have been used and not others.
KRによりJul 16, 2018
A very good course for its length and the amount of time it requires. It improved my python skills and knowledge of Genomics. I'm more engaged in my pursuits than before taking the course.
JDによりOct 6, 2017
Easy to understand and very powerful examples. Not just it made me familiar with python, it also made it easy for me to teach to my students and inspire them to pursue python further.
DDによりJul 18, 2019
Compared to the lectures, the final exam was very difficult. It would be great if the professors provide more practical examples in the lectures similar to exam questions.
BGによりFeb 2, 2018
You better know a lot about Python if you plan to pass this course!! Items covered in lecture are elementary. Items covered in exams/quiz's are Graduate Level!!!
DKによりMay 10, 2018
I learned a lot. The final exam was more difficult than the course content, but I think it was critical for ensuring that I was able to apply the course content.
AKによりFeb 27, 2016
good course for python but you definitely need to have some background in programming to be able to pass. recommend python course by UMichigan here at Coursera.
AAによりApr 30, 2016
Great introduction to genomic data science using Python. The questions were challenging enough to make you work and wasn't too difficult that you get blocked.
ジョンズ・ホプキンズ大学（Johns Hopkins University）について
The mission of The Johns Hopkins University is to educate its students and cultivate their capacity for life-long learning, to foster independent and original research, and to bring the benefits of discovery to the world.
Genomic Data Science専門講座について
With genomics sparks a revolution in medical discoveries, it becomes imperative to be able to better understand the genome, and be able to leverage the data and information from genomic datasets. Genomic Data Science is the field that applies statistics and data science to the genome.
This Specialization covers the concepts and tools to understand, analyze, and interpret data from next generation sequencing experiments. It teaches the most common tools used in genomic data science including how to use the command line, along with a variety of software implementation tools like Python, R, Bioconductor, and Galaxy.
This Specialization is designed to serve as both a standalone introduction to genomic data science or as a perfect compliment to a primary degree or postdoc in biology, molecular biology, or genetics, for scientists in these fields seeking to gain familiarity in data science and statistical tools to better interact with the data in their everyday work.
To audit Genomic Data Science courses for free, visit https://www.coursera.org/jhu, click the course, click Enroll, and select Audit. Please note that you will not receive a Certificate of Completion if you choose to Audit.
よくある質問
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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。
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