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.
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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
주
1완료하는 데 2시간 필요
Week One
This week we will have an overview of Python and take the first steps towards programming.
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
주
2완료하는 데 1시간 필요
Week Two
In this module, we'll be taking a look at Data Structures and Ifs and Loops.
4개 동영상 (총 50분), 2 quizzes
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
주
3완료하는 데 1시간 필요
Week Three
In this module, we have a long three-part lecture on Functions as well as a 10-minute look at Modules and Packages.
4개 동영상 (총 38분), 2 quizzes
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
주
4완료하는 데 2시간 필요
Week Four
In this module, we have another long three-part lecture, this time about Communicating with the Outside, as well as a final lecture about Biopython.
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
4.3
118개의 리뷰40%
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Python for Genomic Data Science의 최상위 리뷰
A very good course for its length and the amount of time it requires. It improved my python skills and knowledge of Genomics. I'm more engaged in my pursuits than before taking the course.
Easy to understand and very powerful examples. Not just it made me familiar with python, it also made it easy for me to teach to my students and inspire them to pursue python further.
강사
Mihaela Pertea, PhD
Assistant ProfessorCenter for Computational Biology
Steven Salzberg, PhD
ProfessorBiomedical Engineering, Computer Science, and Biostatistics
존스홉킨스대학교 정보
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.
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.
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