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

38%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

17%

昇給や昇進につながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
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。
次における8の7コース
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。
約9時間で修了
英語
字幕:フランス語, ポルトガル語(ブラジル), ロシア語, 英語, スペイン語

習得するスキル

StatisticsData AnalysisR ProgrammingBiostatistics

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

38%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

17%

昇給や昇進につながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
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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。
約9時間で修了
英語
字幕:フランス語, ポルトガル語(ブラジル), ロシア語, 英語, スペイン語

提供:

Placeholder

ジョンズ・ホプキンズ大学(Johns Hopkins University)

シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up91%(1,226 件の評価)Info
1

1

3時間で修了

Module 1

3時間で修了
21件のビデオ (合計129分), 3 readings, 1 quiz
21件のビデオ
What is Statistics?2 分
Finding Statistics You Can Trust (4:44)4 分
Getting Help (3:44)3 分
What is Data? (4:28)4 分
Representing Data (5:23)5 分
Module 1 Overview (1:07)1 分
Reproducible Research (3:42)3 分
Achieving Reproducible Research (5:02)5 分
R Markdown (6:26)6 分
The Three Tables in Genomics (2:10)2 分
The Three Tables in Genomics (in R) (3:46)3 分
Experimental Design: Variability, Replication, and Power (14:17)14 分
Experimental Design: Confounding and Randomization (9:26)9 分
Exploratory Analysis (9:21)9 分
Exploratory Analysis in R Part I (7:22)7 分
Exploratory Analysis in R Part II (10:07)10 分
Exploratory Analysis in R Part III (7:26)7 分
Data Transforms (7:31)7 分
Clustering (8:43)8 分
Clustering in R (9:09)9 分
3件の学習用教材
Syllabus10 分
Pre Course Survey10 分
Introduction and Materials10 分
1の練習問題
Module 1 Quiz30 分
2

2

2時間で修了

Module 2

2時間で修了
14件のビデオ (合計97分)
14件のビデオ
Dimension Reduction (12:13)12 分
Dimension Reduction (in R) (8:48)8 分
Pre-processing and Normalization (11:26)11 分
Quantile Normalization (in R) (4:49)4 分
The Linear Model (6:50)6 分
Linear Models with Categorical Covariates (4:08)4 分
Adjusting for Covariates (4:16)4 分
Linear Regression in R (13:03)13 分
Many Regressions at Once (3:50)3 分
Many Regressions in R (7:21)7 分
Batch Effects and Confounders (7:11)7 分
Batch Effects in R: Part A (8:18)8 分
Batch Effects in R: Part B (3:50)3 分
1の練習問題
Module 2 Quiz30 分
3

3

2時間で修了

Module 3

2時間で修了
15件のビデオ (合計86分)
15件のビデオ
Logistic Regression (7:03)7 分
Regression for Counts (5:02)5 分
GLMs in R (9:28)9 分
Inference (4:18)4 分
Null and Alternative Hypotheses (4:45)4 分
Calculating Statistics (5:11)5 分
Comparing Models (7:08)7 分
Calculating Statistics in R9 分
Permutation (3:26)3 分
Permutation in R (3:33)3 分
P-values (6:04)6 分
Multiple Testing (8:25)8 分
P-values and Multiple Testing in R: Part A (5:58)5 分
P-values and Multiple Testing in R: Part B (4:23)4 分
1の練習問題
Module 3 Quiz30 分
4

4

2時間で修了

Module 4

2時間で修了
14件のビデオ (合計74分), 1 reading, 1 quiz
14件のビデオ
Gene Set Enrichment (4:19)4 分
More Enrichment (3:59)3 分
Gene Set Analysis in R (7:43)7 分
The Process for RNA-seq (3:59)3 分
The Process for Chip-Seq (5:25)5 分
The Process for DNA Methylation (5:03)5 分
The Process for GWAS/WGS (6:12)6 分
Combining Data Types (eQTL) (6:04)6 分
eQTL in R (10:36)10 分
Researcher Degrees of Freedom (5:49)5 分
Inference vs. Prediction (8:52)8 分
Knowing When to Get Help (2:31)2 分
Statistics for Genomic Data Science Wrap-Up (1:53)1 分
1件の学習用教材
Post Course Survey10 分
1の練習問題
Module 4 Quiz30 分

レビュー

STATISTICS FOR GENOMIC DATA SCIENCE からの人気レビュー

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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....
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よくある質問

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