About this Course

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This course distills for you expert knowledge and skills mastered by professionals in Health Big Data Science and Bioinformatics. You will learn exciting facts about the human body biology and chemistry, genetics, and medicine that will be intertwined with the science of Big Data and skills to harness the avalanche of data openly available at your fingertips and which we are just starting to make sense of. We’ll investigate the different steps required to master Big Data analytics on real datasets, including Next Generation Sequencing data, in a healthcare and biological context, from preparing data for analysis to completing the analysis, interpreting the results, visualizing them, and sharing the results.
Needless to say, when you master these high-demand skills, you will be well positioned to apply for or move to positions in biomedical data analytics and bioinformatics. No matter what your skill levels are in biomedical or technical areas, you will gain highly valuable new or sharpened skills that will make you stand-out as a professional and want to dive even deeper in biomedical Big Data. It is my hope that this course will spark your interest in the vast possibilities offered by publicly available Big Data to better understand, prevent, and treat diseases.

학습자 경력 결과

50%

이 강좌를 수료한 후 새로운 경력 시작하기

43%

이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점 얻기

20%

급여 인상 또는 승진하기

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

고급 단계

완료하는 데 약 24시간 필요

권장: 6 weeks of study, 3-5 hours per week...

영어

자막: 영어

귀하가 습득할 기술

BioinformaticsData Clustering AlgorithmsBig DataR Programming

학습자 경력 결과

50%

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43%

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20%

급여 인상 또는 승진하기

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

고급 단계

완료하는 데 약 24시간 필요

권장: 6 weeks of study, 3-5 hours per week...

영어

자막: 영어

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

주

1

주 1

완료하는 데 2시간 필요

Genes and Data

After this module, you will be able to

완료하는 데 2시간 필요

11개 동영상 (총 59분), 2 readings, 6 quizzes

11개의 동영상

Introduction to the Course1m

Introduction to Module1m

DNA and Genes9m

RNA and Proteins6m

Transcription Process4m

Transcription Animation1m

Translation Process5m

Translation Animation2m

Data, Variables, and Big Datasets6m

Working with cBioPortal - Genetic Data Analysis9m

Working with cBioPortal - Gene Networks9m

2개의 읽기 자료

Module 1 cBioPortal Data Analytics10m

Module 1 Resources10m

6개 연습문제

DNA, RNA, Genes, and Proteins4m

Transcription and Translation Processes6m

Data, Variables, and Big Datasets4m

Working with cBioPortal6m

Module 1 Quiz20m

Module 1 cBioPortal Data Analytics8m

주

2

주 2

완료하는 데 5시간 필요

Preparing Datasets for Analysis

After this module, you will be able to:

완료하는 데 5시간 필요

13개 동영상 (총 75분), 4 readings, 8 quizzes

13개의 동영상

Introduction to Module4m

Datasets and Files10m

Data Sources11m

Importance of Data Preprocessing4m

Data Preprocessing Tasks2m

Replacing Missing Values3m

Data Normalization9m

Data Discretization5m

Feature Selection3m

Data Sampling2m

Principles of R6m

R Language1m

Jupyter Notebooks 1017m

4개의 읽기 자료

Jupyter Notebooks Essentials10m

Notebook Module 2 Tutorial10m

Module 2 R Data Preprocessing10m

Module 2 Resources10m

8개 연습문제

Datasets and Files4m

Data Preprocessing Tasks4m

Replacing Missing Values2m

Normalization and Discretization4m

Data Reduction4m

Working with R4m

Module 2 Quiz20m

Module 2 R Data Preprocessing10m

주

3

주 3

완료하는 데 4시간 필요

Finding Differentially Expressed Genes

After this module, you will be able to

완료하는 데 4시간 필요

9개 동영상 (총 53분), 4 readings, 6 quizzes

9개의 동영상

Introduction to Module2m

Overview of Feature Selection Methods13m

Filter Methods4m

Wrapper Methods4m

Evaluation Schemes7m

Selecting Differentially Expressed Genes3m

Heatmaps6m

R Scripts for Feature Selection3m

Jupyter Notebooks 1017m

4개의 읽기 자료

Notebook Module 3 Tutorial10m

Jupyter Notebooks Essentials10m

Module 3 R Finding Differentially Expressed Genes10m

Module 3 Resources10m

6개 연습문제

Feature Selection Methods4m

Evaluation Schemes2m

Differentially Expressed Genes4m

Heatmaps4m

Module 3 Quiz16m

Module 3 R Finding Differentially Expressed Genes10m

주

4

주 4

완료하는 데 4시간 필요

Predicting Diseases from Genes

After this module, you will be able to

완료하는 데 4시간 필요

12개 동영상 (총 85분), 4 readings, 10 quizzes

12개의 동영상

Introduction to Module9

Overview of Classification and Prediction Methods8m

Classification Methods Based on Analogy12m

Classification Methods Based on Rules13m

Classification Methods Based on Neural Networks7m

Classification Methods Based on Statistics3m

Classification Methods Based on Probabilities7m

Prediction Methods4m

Evaluation Schemes13m

Prediction Workflow4m

R Scripts for Prediction1m

Jupyter Notebooks 1017m

4개의 읽기 자료

Jupyter Notebooks Essentials10m

Notebook Module 4 Tutorial10m

Module 4 R Predicting Diseases from Genes10m

Module 4 Resources10m

10개 연습문제

Overview4m

Classification with Analogy2m

Classification based on Rules2m

Classification with Neural Networks2m

Classification based on Statistics2m

Classification based on Probabilities2m

Prediction Models2m

Evaluation Schemes2m

Module 4 Quiz20m

Module 4 R Predicting Diseases from Genes10m

주

5

주 5

완료하는 데 4시간 필요

Determining Gene Alterations

After this module, you will be able to

1. List different types of gene alterations. 2. Compare and contrast methods for detecting gene mutations. 3. Compare and contrast methods for detecting methylation. 4. Compare and contrast methods for detecting copy number variations. 5. Quantify genomic alterations. 6. Connect genomic alterations to differential expression of genes. 7. Write programs in R for determining gene alterations and their relationship with gene expression.

완료하는 데 4시간 필요

9개 동영상 (총 81분), 4 readings, 8 quizzes

9개의 동영상

Introduction to Module1m

Overview of Gene Alterations16m

Genetic Mutations9m

Finding Genetic Mutations7m

Methylation8m

Copy Number Alterations10m

Genomic Alterations and Gene Expressions16m

R Scripts for Gene Alterations1m

Jupyter Notebooks 1017m

4개의 읽기 자료

Notebook Module 5 Tutorial10m

Jupyter Notebooks Essentials10m

Module 5 R Gene Alterations10m

Module 5 Resources10m

8개 연습문제

Gene Alterations4m

Gene Mutations6m

Methylation2m

Copy Number Alterations4m

Genomic Alterations and Gene Expressions4m

Module 5 Quiz (Temporary)20m

Module 5 Quiz20m

Module 5 R Gene Alterations10m

주

6

주 6

완료하는 데 4시간 필요

Clustering and Pathway Analysis

After this module, you will be able to 1. Find clusters in biomedical data involving genes.2. Analyze and visualize biological pathways. 3. Write R scripts for clustering and for pathway analysis.

완료하는 데 4시간 필요

12개 동영상 (총 73분), 5 readings, 5 quizzes

12개의 동영상

Introduction to Module2m

Overview of Clustering Methods7m

Similarity Assessment8m

Clustering with KMeans7m

Density Based Clustering4m

Hierarchical Clustering6m

Pathway Analysis12m

Pathway Discovery7m

Pathway Visualization6m

R Scripts for Clustering and Pathway Analysis1m

Jupyter Notebooks 1017m

Concluding Remarks1m

5개의 읽기 자료

Jupyter Notebooks Essentials10m

Notebook Module 6 Tutorial10m

Module 6 R Clustering and Pathways10m

Module 6 Resources10m

Acknowledgements10m

5개 연습문제

Clustering6m

Clustering Methods6m

Pathways4m

Module 6 Quiz20m

Module 6 R Clustering and Pathways10m

자주 묻는 질문

강의 및 과제를 언제 이용할 수 있게 되나요?
강좌에 등록하면 바로 모든 비디오, 테스트 및 프로그래밍 과제(해당하는 경우)에 접근할 수 있습니다. 상호 첨삭 과제는 이 세션이 시작된 경우에만 제출하고 검토할 수 있습니다. 강좌를 구매하지 않고 살펴보기만 하면 특정 과제에 접근하지 못할 수 있습니다.
이 수료증을 구매하면 무엇을 이용할 수 있나요?
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환불 규정은 어떻게 되나요?
재정 지원을 받을 수 있나요?

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Final deadline approaching: Master of Computer Science

Big Data, Genes, and Medicine