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.
Ce cours fait partie de la Spécialisation Science des données génomiques
Offert par
Spécialisation Science des données génomiquesUniversité Johns-HopkinsÀ propos de ce cours
89,322 consultations récentes
Résultats de carrière des étudiants
40%
ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours
33%
ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Cours 3 sur 8 dans le
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Approx. 6 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Anglais
Compétences que vous acquerrez
BioinformaticsBiopythonPython ProgrammingGenomics
Résultats de carrière des étudiants
40%
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Certificat partageable
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Dates limites flexibles
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Approx. 6 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Anglais
Offert par
Université Johns-Hopkins
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.
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
2 heures pour terminer
Week One
This week we will have an overview of Python and take the first steps towards programming.
2 heures pour terminer
5 vidéos (Total 58 min), 3 lectures, 2 quiz
5 vidéos
Lecture 2.1 - First Steps Toward Programming Part 110 min
Lecture 2.2 - First Steps Toward Programming Part 215 min
Lecture 2.3 - First Steps Toward Programming Part 3 (8:57)8 min
Lecture 2.4 - First Steps Toward Programming Part 4 (9:58)9 min
3 lectures
Welcome10 min
Pre-Course Survey10 min
Syllabus10 min
2 exercices pour s'entraîner
Lecture 1 Quiz6 min
Lecture 2 Quiz24 min
1 heure pour terminer
Week Two
In this module, we'll be taking a look at Data Structures and Ifs and Loops.
1 heure pour terminer
4 vidéos (Total 50 min)
4 vidéos
Lecture 3.2: Data Structures Part 2 (10:41)10 min
Lecture 4.1: Ifs and Loops Part 1 (11:26)11 min
Lecture 4.2: Ifs and Loops Part 2 (15:28)15 min
2 exercices pour s'entraîner
Lecture 3 Quiz20 min
Lecture 4 Quiz20 min
1 heure pour terminer
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 heure pour terminer
4 vidéos (Total 38 min)
4 vidéos
Lecture 5.2: Functions Part 2 (8:20)8 min
Lecture 5.3: Functions Part 3 (13:24)13 min
Lecture 6: Modules and Packages (10:32)10 min
2 exercices pour s'entraîner
Lecture 5 Quiz20 min
Lecture 6 Quiz12 min
2 heures pour terminer
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 heures pour terminer
4 vidéos (Total 46 min), 2 lectures, 3 quiz
4 vidéos
Lecture 7.2: Communicating with the Outside Part 2 (7:38)7 min
Lecture 7.3: Communicating with the Outside Part 3 (17:42)17 min
Lecture 8: Biopython (13:32)13 min
2 lectures
Final Exam Instructions10 min
Post Course Survey10 min
3 exercices pour s'entraîner
Lecture 7 Quiz10 min
Lecture 8 Quiz10 min
Final Exam (Read Instructions First)20 min
Avis
Meilleurs avis pour PYTHON FOR GENOMIC DATA SCIENCE
par AD14 juin 2020
This course teaches you basics only, but when the questions are asked in the quiz they are no where related to what has been taught, and the level of difficulty of those questions is really high.
par SM28 avr. 2020
The lectures were very good. However, the final exam was poor with unclear instructions on how to solve the questions. Also, the final exam questions and the lectures were not very related.
par KR16 juil. 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.
par MK13 déc. 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.
À propos du Spécialisation Science des données génomiques
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.
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Foire Aux Questions
Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
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- The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
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À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors 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 ?
Si vous vous abonnez, vous bénéficiez d'une période d'essai gratuite de 7 jours, durant laquelle vous pouvez annuler votre abonnement sans pénalité. Ensuite, nous n'accordons plus de remboursements, mais vous pouvez annuler votre abonnement à tout instant. Consultez notre politique de remboursement complète.
Une aide financière est-elle possible ?
Oui, Coursera offre une Aide Financière aux étudiants qui n'ont pas les moyens d'acquitter les frais. Demandez-la en cliquant sur le lien Aide Financière sous le bouton S'inscrire situé à gauche. Vous devrez remplir un formulaire de demande et vous serez averti(e) si elle est acceptée. Vous devrez répéter cette procédure pour chaque cours de la Spécialisation, y compris pour le Projet Final. 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.
