About this Course

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지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

다음 전문 분야의 8개 강좌 중 3번째 강좌:

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

완료하는 데 약 15시간 필요

영어

자막: 영어

귀하가 습득할 기술

BioinformaticsBiopythonPython ProgrammingGenomics

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제공자:

존스홉킨스대학교 로고

존스홉킨스대학교

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up88%(2,297개의 평가)Info
1

1

완료하는 데 2시간 필요

Week One

완료하는 데 2시간 필요
5개 동영상 (총 58분), 3 readings, 2 quizzes
5개의 동영상
Lecture 2.1 - First Steps Toward Programming Part 110m
Lecture 2.2 - First Steps Toward Programming Part 215m
Lecture 2.3 - First Steps Toward Programming Part 3 (8:57)8m
Lecture 2.4 - First Steps Toward Programming Part 4 (9:58)9m
3개의 읽기 자료
Welcome10m
Pre-Course Survey10m
Syllabus10m
2개 연습문제
Lecture 1 Quiz6m
Lecture 2 Quiz24m
2

2

완료하는 데 1시간 필요

Week Two

완료하는 데 1시간 필요
4개 동영상 (총 50분)
4개의 동영상
Lecture 3.2: Data Structures Part 2 (10:41)10m
Lecture 4.1: Ifs and Loops Part 1 (11:26)11m
Lecture 4.2: Ifs and Loops Part 2 (15:28)15m
2개 연습문제
Lecture 3 Quiz20m
Lecture 4 Quiz20m
3

3

완료하는 데 1시간 필요

Week Three

완료하는 데 1시간 필요
4개 동영상 (총 38분)
4개의 동영상
Lecture 5.2: Functions Part 2 (8:20)8m
Lecture 5.3: Functions Part 3 (13:24)13m
Lecture 6: Modules and Packages (10:32)10m
2개 연습문제
Lecture 5 Quiz20m
Lecture 6 Quiz12m
4

4

완료하는 데 2시간 필요

Week Four

완료하는 데 2시간 필요
4개 동영상 (총 46분), 2 readings, 3 quizzes
4개의 동영상
Lecture 7.2: Communicating with the Outside Part 2 (7:38)7m
Lecture 7.3: Communicating with the Outside Part 3 (17:42)17m
Lecture 8: Biopython (13:32)13m
2개의 읽기 자료
Final Exam Instructions10m
Post Course Survey10m
3개 연습문제
Lecture 7 Quiz10m
Lecture 8 Quiz10m
Final Exam (Read Instructions First)20m

검토

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Genomic Data Science 전문 분야 정보

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....
Genomic Data Science

자주 묻는 질문

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