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, Python, R, Bioconductor, and Galaxy. The sequence is a stand alone introduction to genomic data science or a perfect compliment to a primary degree or postdoc in biology, molecular biology, or genetics.
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Spécialisation Science des données génomiques
Become a next generation sequencing data scientist. Master the tools and techniques at the forefront of the sequencing data revolution.
proposé par
À propos de ce Spécialisation
Compétences que vous acquerrez
BiopythonBioconductorPython ProgrammingR Programming
Fonctionnement du Spécialisation
Suivez les cours
Une Spécialisation Coursera est une série de cours axés sur la maîtrise d'une compétence. Pour commencer, inscrivez-vous directement à la Spécialisation ou passez en revue ses cours et choisissez celui par lequel vous souhaitez commencer. Lorsque vous vous abonnez à un cours faisant partie d'une Spécialisation, vous êtes automatiquement abonné(e) à la Spécialisation complète. Il est possible de terminer seulement un cours : vous pouvez suspendre votre formation ou résilier votre abonnement à tout moment. Rendez-vous sur votre tableau de bord d'étudiant pour suivre vos inscriptions aux cours et vos progrès.
Projet pratique
Chaque Spécialisation inclut un projet pratique. Vous devez réussir le(s) projet(s) pour terminer la Spécialisation et obtenir votre Certificat. Si la Spécialisation inclut un cours dédié au projet pratique, vous devrez terminer tous les autres cours avant de pouvoir le commencer.
Obtenir un Certificat
Lorsque vous aurez terminé tous les cours et le projet pratique, vous obtiendrez un Certificat que vous pourrez partager avec des employeurs éventuels et votre réseau professionnel.
Cette Spécialisation compte 8 cours
Cours1
Introduction to Genomic Technologies
4.5
1,472 notes
This course introduces you to the basic biology of modern genomics and the experimental tools that we use to measure it. We'll introduce the Central Dogma of Molecular Biology and cover how next-generation sequencing can be used to measure DNA, RNA, and epigenetic patterns. You'll also get an introduction to the key concepts in computing and data science that you'll need to understand how data from next-generation sequencing experiments are generated and analyzed.
This is the first course in the Genomic Data Science Specialization.
Cours2
Genomic Data Science with Galaxy
3.7
446 notes
Learn to use the tools that are available from the Galaxy Project. This is the second course in the Genomic Big Data Science Specialization.
Cours3
Python for Genomic Data Science
4.3
620 notes
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.
Cours4
Algorithms for DNA Sequencing
4.8
378 notes
We will learn computational methods -- algorithms and data structures -- for analyzing DNA sequencing data. We will learn a little about DNA, genomics, and how DNA sequencing is used. We will use Python to implement key algorithms and data structures and to analyze real genomes and DNA sequencing datasets.
Enseignants
James Taylor, PhD
Associate Professor of Biology and Computer Science
Jacob Pritt
Department of Computer Science
Liliana Florea, PhD
Assistant ProfessorMcKusick-Nathans Institute of Genetic Medicine
Kasper Daniel Hansen, PhD
Assistant Professor, Biostatistics and Genetic MedicineBloomberg School of Public Health
Mihaela Pertea, PhD
Assistant ProfessorCenter for Computational Biology
Steven Salzberg, PhD
ProfessorBiomedical Engineering, Computer Science, and Biostatistics
Jeff Leek, PhD
Associate Professor, BiostatisticsBloomberg School of Public Health
Ben Langmead, PhD
Assistant ProfessorComputer Science
Partenaires du secteur
À propos de 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.
Foire Aux Questions
Quelle est la politique de remboursement ?
Puis-je m'inscrire à un seul cours ?
Oui ! Pour commencer, cliquez sur la carte du cours qui vous intéresse et inscrivez-vous. Vous pouvez vous inscrire et terminer le cours pour obtenir un Certificat partageable, ou vous pouvez accéder au cours en auditeur libre afin d'en visualiser gratuitement le contenu. Si vous vous abonnez à un cours faisant partie d'une Spécialisation, vous êtes automatiquement abonné(e) à la Spécialisation complète. Visitez votre tableau de bord d'étudiant(e) pour suivre vos progrès.
Une aide financière est-elle possible ?
Puis-je suivre le cours gratuitement ?
Ce cours est-il vraiment accessible en ligne à 100 % ? Dois-je assister à certaines activités en personne ?
Ce cours est entièrement en ligne : vous n'avez donc pas besoin de vous présenter physiquement dans une salle de classe. Vous pouvez accéder à vos vidéos de cours, lectures et devoirs en tout temps et en tout lieu, par l'intermédiaire du Web ou de votre appareil mobile.
Quelle est la durée nécessaire pour terminer la Spécialisation ?
Time to completion can vary based on your schedule, but most learners are able to complete the Specialization in 6-9 months.
À quelle fréquence chaque cours de cette Spécialisation est-il proposé ?
Each course in the specialization is offered monthly.
What background knowledge is necessary?
Some background in statistics, computer science, and biology is helpful but not required.
Do I need to take the courses in a specific order?
The sequence shown above is strongly recommended.
Puis-je obtenir des crédits universitaires si je réussis la Spécialisation ?
No, you will not earn credit at Johns Hopkins University by completing this specialization.
What will I be able to do upon completing the Specialization?
Upon completion, you will be able to use a variety of tools to conduct analysis of data generated by next generation sequencing experiments.
When will I be able to enroll?
Pre-enrollment will be available on January 11, 2016.
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.
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