Big Data, Genes, and Medicine

4.2
étoiles
222 évaluations

90 %

Isabelle Bichindaritz

25 399 déjà inscrits

Offert par

Big Data, Genes, and Medicine

Université d'État de New York

À propos de ce cours

24 750 consultations récentes

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.
Needless to say, when you master these high-demand skills, you will be well positioned to apply for or move to positions in biomedical data analytics and bioinformatics. No matter what your skill levels are in biomedical or technical areas, you will gain highly valuable new or sharpened skills that will make you stand-out as a professional and want to dive even deeper in biomedical Big Data. It is my hope that this course will spark your interest in the vast possibilities offered by publicly available Big Data to better understand, prevent, and treat diseases.

Résultats de carrière des étudiants

25%

ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours

33%

ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours

17%

a obtenu une augmentation de salaire ou une promotion

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Certificat partageable

Obtenez un Certificat lorsque vous terminez

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Niveau avancé

Approx. 40 heures pour terminer

Anglais

Sous-titres : Français, Portugais (européen), Russe, Anglais, Espagnol

Compétences que vous acquerrez

BioinformaticsData Clustering AlgorithmsBig DataR Programming

Résultats de carrière des étudiants

25%

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33%

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17%

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Dates limites flexibles

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Niveau avancé

Approx. 40 heures pour terminer

Anglais

Sous-titres : Français, Portugais (européen), Russe, Anglais, Espagnol

Enseignant

Évaluation de l'enseignant

4,5/5 (31 notes)

Isabelle Bichindaritz

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

Évaluation du contenu90%(1,839 notes)

Semaine

Semaine 1

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 the Course1 min

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

Semaine

Semaine 2

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

Introduction to Module4 min

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

Semaine

Semaine 3

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

Introduction to Module2 min

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

Semaine

Semaine 4

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

Introduction to Module9s

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

Semaine

Semaine 5

7 heures pour terminer

Determining Gene Alterations

After this module, you will be able to

1. List different types of gene alterations. 2. Compare and contrast methods for detecting gene mutations. 3. Compare and contrast methods for detecting methylation. 4. Compare and contrast methods for detecting copy number variations. 5. Quantify genomic alterations. 6. Connect genomic alterations to differential expression of genes. 7. Write programs in R for determining gene alterations and their relationship with gene expression.

7 heures pour terminer

9 vidéos (Total 81 min), 4 lectures, 8 quiz

9 vidéos

Introduction to Module1 min

Overview of Gene Alterations16 min

Genetic Mutations9 min

Finding Genetic Mutations7 min

Methylation8 min

Copy Number Alterations10 min

Genomic Alterations and Gene Expressions16 min

R Scripts for Gene Alterations1 min

Jupyter Notebooks 1017 min

4 lectures

Notebook Module 5 Tutorial10 min

Jupyter Notebooks Essentials10 min

Module 5 R Gene Alterations10 min

Module 5 Resources10 min

8 exercices pour s'entraîner

Gene Alterations30 min

Gene Mutations30 min

Methylation30 min

Copy Number Alterations30 min

Genomic Alterations and Gene Expressions30 min

Module 5 Quiz (Temporary)30 min

Module 5 Quiz30 min

Module 5 R Gene Alterations30 min

Semaine

Semaine 6

6 heures pour terminer

Clustering and Pathway Analysis

After this module, you will be able to 1. Find clusters in biomedical data involving genes.2. Analyze and visualize biological pathways. 3. Write R scripts for clustering and for pathway analysis.

6 heures pour terminer

12 vidéos (Total 73 min), 5 lectures, 5 quiz

12 vidéos

Introduction to Module2 min

Overview of Clustering Methods7 min

Similarity Assessment8 min

Clustering with KMeans7 min

Density Based Clustering4 min

Hierarchical Clustering6 min

Pathway Analysis12 min

Pathway Discovery7 min

Pathway Visualization6 min

R Scripts for Clustering and Pathway Analysis1 min

Jupyter Notebooks 1017 min

Concluding Remarks1 min

5 lectures

Jupyter Notebooks Essentials10 min

Notebook Module 6 Tutorial10 min

Module 6 R Clustering and Pathways10 min

Module 6 Resources10 min

Acknowledgements10 min

5 exercices pour s'entraîner

Clustering30 min

Clustering Methods30 min

Pathways30 min

Module 6 Quiz30 min

Module 6 R Clustering and Pathways30 min

Avis

4.2

72 avis

5 stars
53,36 %
4 stars
30,49 %
3 stars
8,52 %
2 stars
2,69 %
1 star
4,93 %

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

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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.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.

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À propos de ce cours

Résultats de carrière des étudiants

25%

33%

17%

Compétences que vous acquerrez

Résultats de carrière des étudiants

25%

33%

17%

Enseignant

Isabelle Bichindaritz

Offert par

Université d'État de New York

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine 1

Genes and Data

Semaine 2

Preparing Datasets for Analysis

Semaine 3

Finding Differentially Expressed Genes

Semaine 4

Predicting Diseases from Genes

Semaine 5

Determining Gene Alterations

Semaine 6

Clustering and Pathway Analysis

Avis

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