À propos de ce Spécialisation

Cours en ligne à 100 %

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Planning flexible

Définissez et respectez des dates limites flexibles.

Niveau intermédiaire

Approx. 7 mois pour terminer

6 heures/semaine recommandées

Anglais

Sous-titres : Anglais

Compétences que vous acquerrez

BiopythonBioconductorPython ProgrammingR Programming

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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.

how it works

Cette Spécialisation compte 8 cours

Cours1

Introduction to Genomic Technologies

4.5
1,559 notes
256 avis
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
473 notes
133 avis
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
657 notes
104 avis
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
400 notes
90 avis
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....
Cours5

Command Line Tools for Genomic Data Science

4.2
275 notes
81 avis
Introduces to the commands that you need to manage and analyze directories, files, and large sets of genomic data. This is the fourth course in the Genomic Big Data Science Specialization from Johns Hopkins University....
Cours6

Bioconductor pour la science des données génomiques

4.0
174 notes
36 avis
Learn to use tools from the Bioconductor project to perform analysis of genomic data. This is the fifth course in the Genomic Big Data Specialization from Johns Hopkins University....
Cours7

Statistics for Genomic Data Science

4.1
172 notes
33 avis
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....
Cours8

Genomic Data Science Capstone

4.6
29 notes
12 avis
In this culminating project, you will deploy the tools and techniques that you've mastered over the course of the specialization. You'll work with a real data set to perform analyses and prepare a report of your findings....

Enseignants

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James Taylor, PhD

Associate Professor of Biology and Computer Science
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Jacob Pritt

Department of Computer Science
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Liliana Florea, PhD

Assistant Professor
McKusick-Nathans Institute of Genetic Medicine
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Kasper Daniel Hansen, PhD

Assistant Professor, Biostatistics and Genetic Medicine
Bloomberg School of Public Health
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Mihaela Pertea, PhD

Assistant Professor
Center for Computational Biology
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Steven Salzberg, PhD

Professor
Biomedical Engineering, Computer Science, and Biostatistics
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Jeff Leek, PhD

Associate Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health
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Ben Langmead, PhD

Assistant Professor
Computer Science

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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

  • 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.

  • 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.

  • Time to completion can vary based on your schedule, but most learners are able to complete the Specialization in 6-9 months.

  • Each course in the specialization is offered monthly.

  • Some background in statistics, computer science, and biology is helpful but not required.

  • The sequence shown above is strongly recommended.

  • No, you will not earn credit at Johns Hopkins University by completing this specialization.

  • Upon completion, you will be able to use a variety of tools to conduct analysis of data generated by next generation sequencing experiments.

  • Pre-enrollment will be available on January 11, 2016.

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