Statistics for Genomic Data Science

Ce cours fait partie de la Spécialisation Science des données génomiques

4.2
étoiles
275 évaluations

Jeff Leek, PhD

Offert par

Spécialisation Science des données génomiquesUniversité Johns-Hopkins

À propos de ce cours

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.

Résultats de carrière des étudiants

40%

ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours

38%

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

17%

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.

Cours 7 sur 8 dans le

Spécialisation Science des données génomiques

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Approx. 9 heures pour terminer

Anglais

Sous-titres : Arabe, Français, Portugais (européen), Italien, Vietnamien, Allemand, Russe, Anglais, Espagnol

Compétences que vous acquerrez

StatisticsData AnalysisR ProgrammingBiostatistics

Résultats de carrière des étudiants

40%

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38%

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17%

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Spécialisation Science des données génomiques

Dates limites flexibles

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Approx. 9 heures pour terminer

Anglais

Sous-titres : Arabe, Français, Portugais (européen), Italien, Vietnamien, Allemand, Russe, Anglais, Espagnol

Enseignant

Évaluation de l'enseignant

4.84/5 (15 notes)

Jeff Leek, PhD

Associate Professor, Biostatistics

Bloomberg School of Public Health

1,310,830 étudiants

20 cours

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

Évaluation du contenu92%(1,328 notes)

Semaine

Semaine 1

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

21 vidéos

Welcome to Statistics for Genomic Data Science2 min

What is Statistics?2 min

Finding Statistics You Can Trust (4:44)4 min

Getting Help (3:44)3 min

What is Data? (4:28)4 min

Representing Data (5:23)5 min

Module 1 Overview (1:07)1 min

Reproducible Research (3:42)3 min

Achieving Reproducible Research (5:02)5 min

R Markdown (6:26)6 min

The Three Tables in Genomics (2:10)2 min

The Three Tables in Genomics (in R) (3:46)3 min

Experimental Design: Variability, Replication, and Power (14:17)14 min

Experimental Design: Confounding and Randomization (9:26)9 min

Exploratory Analysis (9:21)9 min

Exploratory Analysis in R Part I (7:22)7 min

Exploratory Analysis in R Part II (10:07)10 min

Exploratory Analysis in R Part III (7:26)7 min

Data Transforms (7:31)7 min

Clustering (8:43)8 min

Clustering in R (9:09)9 min

3 lectures

Syllabus10 min

Pre Course Survey10 min

Introduction and Materials10 min

1 exercice pour s'entraîner

Module 1 Quiz30 min

Semaine

Semaine 2

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)

14 vidéos

Module 2 Overview (1:12)1 min

Dimension Reduction (12:13)12 min

Dimension Reduction (in R) (8:48)8 min

Pre-processing and Normalization (11:26)11 min

Quantile Normalization (in R) (4:49)4 min

The Linear Model (6:50)6 min

Linear Models with Categorical Covariates (4:08)4 min

Adjusting for Covariates (4:16)4 min

Linear Regression in R (13:03)13 min

Many Regressions at Once (3:50)3 min

Many Regressions in R (7:21)7 min

Batch Effects and Confounders (7:11)7 min

Batch Effects in R: Part A (8:18)8 min

Batch Effects in R: Part B (3:50)3 min

1 exercice pour s'entraîner

Module 2 Quiz30 min

Semaine

Semaine 3

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)

15 vidéos

Module 3 Overview (1:07)1 min

Logistic Regression (7:03)7 min

Regression for Counts (5:02)5 min

GLMs in R (9:28)9 min

Inference (4:18)4 min

Null and Alternative Hypotheses (4:45)4 min

Calculating Statistics (5:11)5 min

Comparing Models (7:08)7 min

Calculating Statistics in R9 min

Permutation (3:26)3 min

Permutation in R (3:33)3 min

P-values (6:04)6 min

Multiple Testing (8:25)8 min

P-values and Multiple Testing in R: Part A (5:58)5 min

P-values and Multiple Testing in R: Part B (4:23)4 min

1 exercice pour s'entraîner

Module 3 Quiz30 min

Semaine

Semaine 4

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

14 vidéos

Module 4 Overview (1:21)1 min

Gene Set Enrichment (4:19)4 min

More Enrichment (3:59)3 min

Gene Set Analysis in R (7:43)7 min

The Process for RNA-seq (3:59)3 min

The Process for Chip-Seq (5:25)5 min

The Process for DNA Methylation (5:03)5 min

The Process for GWAS/WGS (6:12)6 min

Combining Data Types (eQTL) (6:04)6 min

eQTL in R (10:36)10 min

Researcher Degrees of Freedom (5:49)5 min

Inference vs. Prediction (8:52)8 min

Knowing When to Get Help (2:31)2 min

Statistics for Genomic Data Science Wrap-Up (1:53)1 min

1 lecture

Post Course Survey10 min

1 exercice pour s'entraîner

Module 4 Quiz30 min

Avis

4.2

50 avis

5 stars
53.45%
4 stars
27.27%
3 stars
11.27%
2 stars
2.90%
1 star
5.09%

Meilleurs avis pour STATISTICS FOR GENOMIC DATA SCIENCE

par RH11 févr. 2017

Overall, a very good course. Not without its flaws (inconsistent video audio levels), but I have walked away knowing far more about Genomic Data Science than I expected to.

par ZM27 juin 2018

The professor is really enthusiasm, so I was really impreesed by him. And his teaching is brief, and I can learn key points through the lectures. Great course!

par NS18 févr. 2019

sometimes termininology was used interchangeably, which can be confusing for a beginner but overall a good introduction to statistcs for genomic data analysis

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.

Voir tous les avis

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. To audit Genomic Data Science courses for free, visit https://www.coursera.org/jhu, click the course, click Enroll, and select Audit. Please note that you will not receive a Certificate of Completion if you choose to Audit.

Foire Aux Questions

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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 :
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À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
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Is financial aid available?
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.

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

Statistics for Genomic Data Science

À propos de ce cours

Résultats de carrière des étudiants

40%

38%

17%

Compétences que vous acquerrez

Résultats de carrière des étudiants

40%

38%

17%

Enseignant

Jeff Leek, PhD

Offert par

Université Johns-Hopkins

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine 1

Module 1

Semaine 2

Module 2

Semaine 3

Module 3

Semaine 4

Module 4

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