This course distills for you expert knowledge and skills mastered by professionals in Health Big Data Science and Bioinformatics. You will learn exciting facts about the human body biology and chemistry, genetics, and medicine that will be intertwined with the science of Big Data and skills to harness the avalanche of data openly available at your fingertips and which we are just starting to make sense of. We’ll investigate the different steps required to master Big Data analytics on real datasets, including Next Generation Sequencing data, in a healthcare and biological context, from preparing data for analysis to completing the analysis, interpreting the results, visualizing them, and sharing the results.
Offert par
Big Data, Genes, and Medicine
Université d'État de New YorkÀ propos de ce cours
37,448 consultations récentes
Résultats de carrière des étudiants
50%
ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours
43%
ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours
20%
a obtenu une augmentation de salaire ou une promotion
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau avancé
Approx. 40 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Anglais, Espagnol, Russe, Français
Compétences que vous acquerrez
BioinformaticsData Clustering AlgorithmsBig DataR Programming
Résultats de carrière des étudiants
50%
ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours
43%
ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours
20%
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Certificat partageable
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Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau avancé
Approx. 40 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Anglais, Espagnol, Russe, Français
Offert par
Université d'État de New York
The State University of New York, with 64 unique institutions, is the largest comprehensive system of higher education in the United States. Educating nearly 468,000 students in more than 7,500 degree and certificate programs both on campus and online, SUNY has nearly 3 million alumni around the globe.
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
4 heures pour terminer
Genes and Data
After this module, you will be able to
4 heures pour terminer
11 vidéos (Total 59 min), 2 lectures, 6 quiz
11 vidéos
Introduction to Module1 min
DNA and Genes9 min
RNA and Proteins6 min
Transcription Process4 min
Transcription Animation1 min
Translation Process5 min
Translation Animation2 min
Data, Variables, and Big Datasets6 min
Working with cBioPortal - Genetic Data Analysis9 min
Working with cBioPortal - Gene Networks9 min
2 lectures
Module 1 cBioPortal Data Analytics10 min
Module 1 Resources10 min
6 exercices pour s'entraîner
DNA, RNA, Genes, and Proteins30 min
Transcription and Translation Processes30 min
Data, Variables, and Big Datasets30 min
Working with cBioPortal30 min
Module 1 Quiz30 min
Module 1 cBioPortal Data Analytics30 min
8 heures pour terminer
Preparing Datasets for Analysis
After this module, you will be able to:
8 heures pour terminer
13 vidéos (Total 75 min), 4 lectures, 8 quiz
13 vidéos
Datasets and Files10 min
Data Sources11 min
Importance of Data Preprocessing4 min
Data Preprocessing Tasks2 min
Replacing Missing Values3 min
Data Normalization9 min
Data Discretization5 min
Feature Selection3 min
Data Sampling2 min
Principles of R6 min
R Language1 min
Jupyter Notebooks 1017 min
4 lectures
Jupyter Notebooks Essentials10 min
Notebook Module 2 Tutorial10 min
Module 2 R Data Preprocessing10 min
Module 2 Resources10 min
8 exercices pour s'entraîner
Datasets and Files30 min
Data Preprocessing Tasks30 min
Replacing Missing Values30 min
Normalization and Discretization30 min
Data Reduction30 min
Working with R30 min
Module 2 Quiz30 min
Module 2 R Data Preprocessing30 min
7 heures pour terminer
Finding Differentially Expressed Genes
After this module, you will be able to
7 heures pour terminer
9 vidéos (Total 53 min), 4 lectures, 6 quiz
9 vidéos
Overview of Feature Selection Methods13 min
Filter Methods4 min
Wrapper Methods4 min
Evaluation Schemes7 min
Selecting Differentially Expressed Genes3 min
Heatmaps6 min
R Scripts for Feature Selection3 min
Jupyter Notebooks 1017 min
4 lectures
Notebook Module 3 Tutorial10 min
Jupyter Notebooks Essentials10 min
Module 3 R Finding Differentially Expressed Genes10 min
Module 3 Resources10 min
6 exercices pour s'entraîner
Feature Selection Methods30 min
Evaluation Schemes30 min
Differentially Expressed Genes30 min
Heatmaps30 min
Module 3 Quiz30 min
Module 3 R Finding Differentially Expressed Genes30 min
8 heures pour terminer
Predicting Diseases from Genes
After this module, you will be able to
8 heures pour terminer
12 vidéos (Total 85 min), 4 lectures, 10 quiz
12 vidéos
Overview of Classification and Prediction Methods8 min
Classification Methods Based on Analogy12 min
Classification Methods Based on Rules13 min
Classification Methods Based on Neural Networks7 min
Classification Methods Based on Statistics3 min
Classification Methods Based on Probabilities7 min
Prediction Methods4 min
Evaluation Schemes13 min
Prediction Workflow4 min
R Scripts for Prediction1 min
Jupyter Notebooks 1017 min
4 lectures
Jupyter Notebooks Essentials10 min
Notebook Module 4 Tutorial10 min
Module 4 R Predicting Diseases from Genes10 min
Module 4 Resources10 min
10 exercices pour s'entraîner
Overview30 min
Classification with Analogy30 min
Classification based on Rules30 min
Classification with Neural Networks30 min
Classification based on Statistics30 min
Classification based on Probabilities30 min
Prediction Models30 min
Evaluation Schemes30 min
Module 4 Quiz30 min
Module 4 R Predicting Diseases from Genes30 min
Avis
Meilleurs avis pour BIG DATA, GENES, AND MEDICINE
par AW11 juin 2020
Very good for statistics information in regards to genes, medicine, and big data. I wish they would have spent more time on the R code and how to create it, but otherwise was a really good course.
par BB1 juil. 2020
Very practical and easy to follow. The quizzes definitely help you retain the knowledge from the lectures. The hands-on with Jupyter Notebook was my favourite part of this course! Thank you!
par MA9 mai 2019
Really enjoying the way she is teaching. Very easy to learn and practice. I strongly believe when I will complete the course I will gain a remarkable skill on Big Data, Genes, and Medicine.
par MP23 mai 2020
A very informative course . I learn so many things from this course and this course has very good coverage in data and its analysis. thank you so much for providing this course
Foire Aux Questions
Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
L’accès à des vidéos de cours et des devoirs dépend de votre type d’inscription. Si vous suivez un cours en mode auditeur libre, vous pourrez voir la plupart des contenus de cours gratuitement. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter une expérience de certificat, pendant ou après avoir assister au cours en tant qu’auditeur libre. Si vous ne visualisez pas l’option auditeur libre :
- Il est possible que le cours ne propose pas d’option auditeur libre. Vous pouvez en revanche accéder à un essai gratuit ou faire une demande d'aide financière.
- Le cours propose peut-être « Cours complet, aucun certificat » à la place. Cette option vous permet de voir tous les contenus de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cependant, vous ne pourrez pas acheter une expérience de certificat.
À quoi ai-je droit si j'achète le Certificat ?
Lorsque vous achetez un Certificat, vous bénéficiez d'un accès à tout le contenu du cours, y compris les devoirs notés. Lorsque vous avez terminé et réussi le cours, votre Certificat électronique est ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.
Is financial aid available?
Oui, Coursera fournit une Aide Financière aux étudiants n'ayant pas les moyens d'acquitter les frais. Pour en faire la demande, cliquez sur le lien Aide Financière situé sous le bouton S'inscrire ci-contre à gauche. Vous serez invité(e) à déposer une demande et vous serez averti(e) si elle est acceptée. En savoir plus.
Puis-je obtenir des crédits universitaires si je réussis le Cours ?
Ce Cours n'est pas associé à des crédits universitaires, mais certaines universités peuvent décider d'accepter des Certificats de Cours pour des crédits. Vérifiez-le auprès de votre établissement pour en savoir plus. Les Diplômes en ligne et les Certificats Mastertrack™ sur Coursera apportent la possibilité d'obtenir des crédits universitaires.
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.
