An introduction to the statistics behind the most popular genomic data science projects. This is the sixth course in the Genomic Big Data Science Specialization from Johns Hopkins University.
Offert par
Université Johns-HopkinsÀ propos de ce cours
16 666 consultations récentes
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.
Approx. 9 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Arabe, Français, Portugais (européen), Italien, Vietnamien, Allemand, Russe, Anglais, Espagnol
Compétences que vous acquerrez
- Statistics
- Data Analysis
- R Programming
- Biostatistics
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.
Approx. 9 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Arabe, Français, Portugais (européen), Italien, Vietnamien, Allemand, Russe, Anglais, Espagnol
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 de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
3 heures pour terminer
Module 1
This course is structured to hit the key conceptual ideas of normalization, exploratory analysis, linear modeling, testing, and multiple testing that arise over and over in genomic studies.
3 heures pour terminer
21 vidéos (Total 129 min), 3 lectures, 1 quiz
2 heures pour terminer
Module 2
This week we will cover preprocessing, linear modeling, and batch effects.
2 heures pour terminer
14 vidéos (Total 97 min)
2 heures pour terminer
Module 3
This week we will cover modeling non-continuous outcomes (like binary or count data), hypothesis testing, and multiple hypothesis testing.
2 heures pour terminer
15 vidéos (Total 86 min)
2 heures pour terminer
Module 4
In this week we will cover a lot of the general pipelines people use to analyze specific data types like RNA-seq, GWAS, ChIP-Seq, and DNA Methylation studies.
2 heures pour terminer
14 vidéos (Total 74 min), 1 lecture, 1 quiz
Avis
- 5 stars54,54 %
- 4 stars26,95 %
- 3 stars11,28 %
- 2 stars2,50 %
- 1 star4,70 %
Meilleurs avis pour STATISTICS FOR GENOMIC DATA SCIENCE
par EA30 juin 2020
theoretical parts need more explanation. But in general, It is a well-structured course. thanks for your efforts
par S18 févr. 2018
Enjoyed it. One of better courses I have taken in Coursera. A good introduction to using statistics in Bioconductor with genomics data.
par HD8 avr. 2021
This is the best. It opens my eye for genomic data analysis.
par PM25 mars 2020
Pretty good but a little superficial and outdated.
Foire Aux Questions
Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
Une aide financière est-elle possible ?
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Étudiants.
