An increasing volume of data is becoming available in biomedicine and healthcare, from genomic data, to electronic patient records and data collected by wearable devices. Recent advances in data science are transforming the life sciences, leading to precision medicine and stratified healthcare.
In this course, you will learn about some of the different types of data and computational methods involved in stratified healthcare and precision medicine. You will have a hands-on experience of working with such data. And you will learn from leaders in the field about successful case studies.
Topics include: (i) Sequence Processing, (ii) Image Analysis, (iii) Network Modelling, (iv) Probabilistic Modelling, (v) Machine Learning, (vi) Natural Language Processing, (vii) Process Modelling and (viii) Graph Data.
Watch the course promo video here: http://edin.ac/2pn350P
Data Science in Stratified Healthcare and Precision Medicine
proposé par
The University of Edinburgh
À propos de ce cours
4.7
32 notes
Compétences que vous acquerrez
Data SciencePython ProgrammingMachine LearningImage Analysis
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
Semaine
1Welcome to the Course
Join us this week to find out how the course works and to try your hand at programming in Python!
7 vidéos (Total 52 min), 8 lectures, 1 quiz
7 vidéos
About the Course2 min
Demystifying Data Science4 min
Python Basics Part 19 min
Python Basics Part 25 min
Professor Andrew Morris12 min
Professor Aileen Keel15 min
8 lectures
Syllabus10 min
Course Logistics10 min
How to use the Discussion Forums10 min
Course Team10 min
Acknowledgements10 min
Copyright10 min
How to use Jupyter Notebooks10 min
Programming tips & tricks10 min
1 exercice pour s'entraîner
Quiz 120 min
Semaine
2WELCOME TO WEEK 2
This week you will be introduced to Sequence Processing and Medical Image Analysis. Explore the course materials to find out about recent advances in these areas and how they contribute to Precision Medicine!
9 vidéos (Total 53 min), 1 quiz
9 vidéos
Introduction1 min
DNA and Sequencing3 min
Modelling the Data3 min
Conclusion4 min
Professor Tim Aitman13 min
Professor David Porteous11 min
Introduction1 min
Medical Imaging Data & Modalities7 min
Analysing Medical Images5 min
1 exercice pour s'entraîner
Quiz 220 min
Semaine
3WELCOME TO WEEK 3
This week you will learn about Probabilistic and Network Modelling, and how they are applied to biomedicine. You will also be introduced to Machine Learning and explore the opportunities it brings to the medical field.
11 vidéos (Total 43 min), 1 lecture, 2 quiz
11 vidéos
Introduction1 min
Representing Networks3 min
Biological Networks5 min
Conclusion2 min
Introduction2 min
Statistical Methods in Medical Research4 min
Conclusion3 min
Introduction1 min
Supervised Learning10 min
Unsupervised Learning5 min
Conclusion1 min
1 lecture
How the Programming Assignment works10 min
2 exercices pour s'entraîner
Quiz 320 min
Programming Assignment Quiz20 min
Semaine
4WELCOME TO WEEK 4
This week you will discover how clinical notes and other free-form text can be analysed with the use of Natural Language Processing techniques. You will also find out how Process Modelling can help us understand, stratify and improve healthcare processes.
9 vidéos (Total 57 min), 1 lecture, 1 quiz
9 vidéos
Introduction2 min
Tasks10 min
Computational Methods4 min
Angus McCann from IBM7 min
Introduction2 min
Modelling Processes6 min
Analysing Processes6 min
Process Mining2 min
Rodrigo Barnes from Aridhia13 min
1 lecture
IBM Watson10 min
1 exercice pour s'entraîner
Quiz 420 min
4.7
12 avisMeilleurs avis
par SW•Jun 8th 2018
Great course, really well designed and well produced and I feel like I've learned a lot! The coding was a bit of a shock to the system but it was nice and challenging. Thank you to the team!
par SJ•Sep 1st 2018
One of the great course I have ever done through coursera! Thank you to Dr.Wong and Dr.Areti for their great contribution!
Enseignants
Dr Areti Manataki
Teaching and Research FellowCentre for Medical Informatics
Dr Frances Wong
Data Science MOOC Project LeadCollege of Science and Engineering
À propos de The University of Edinburgh
Influencing the world since 1583, The University of Edinburgh is consistently ranked as one of the world's top 50 universities. Today, we are an established and global leader in online learning, providing degree-level education to 3,000 online students in addition to 36,000 students on-campus. We also offer a wide range of free online courses in a variety of subjects. To find out more about studying for one of our online degrees, search for ‘Edinburgh online’ or visit www.ed.ac.uk/studying/online-learning/postgraduate
Foire Aux Questions
Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
Une fois que vous êtes inscrit(e) pour un Certificat, vous pouvez accéder à toutes les vidéos de cours, et à tous les quiz et exercices de programmation (le cas échéant). Vous pouvez soumettre des devoirs à examiner par vos pairs et en examiner vous-même uniquement après le début de votre session. Si vous préférez explorer le cours sans l'acheter, vous ne serez peut-être pas en mesure d'accéder à certains devoirs.
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.
Quelle est la politique de remboursement ?
Une aide financière est-elle possible ?
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.
Coursera propose un accès universel à la meilleure formation au monde,
en partenariat avec des universités et des organisations du plus haut niveau, pour proposer des cours en ligne.
© 2018 Coursera Inc. Tous droits réservés.
