이 강좌에 대하여

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가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함

38%

가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음

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가 급여 인상 또는 승진 성취
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
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다음 특화 과정의 8개 강좌 중 7번째 강좌:
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완료하는 데 약 8시간 필요
영어
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귀하가 습득할 기술

StatisticsData AnalysisR ProgrammingBiostatistics

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up91%(1,188개의 평가)Info
1

1

완료하는 데 3시간 필요

Module 1

완료하는 데 3시간 필요
21개 동영상 (총 129분), 3 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
21개의 동영상
What is Statistics?2m
Finding Statistics You Can Trust (4:44)4m
Getting Help (3:44)3m
What is Data? (4:28)4m
Representing Data (5:23)5m
Module 1 Overview (1:07)1m
Reproducible Research (3:42)3m
Achieving Reproducible Research (5:02)5m
R Markdown (6:26)6m
The Three Tables in Genomics (2:10)2m
The Three Tables in Genomics (in R) (3:46)3m
Experimental Design: Variability, Replication, and Power (14:17)14m
Experimental Design: Confounding and Randomization (9:26)9m
Exploratory Analysis (9:21)9m
Exploratory Analysis in R Part I (7:22)7m
Exploratory Analysis in R Part II (10:07)10m
Exploratory Analysis in R Part III (7:26)7m
Data Transforms (7:31)7m
Clustering (8:43)8m
Clustering in R (9:09)9m
3개의 읽기 자료
Syllabus10m
Pre Course Survey10m
Introduction and Materials10m
1개 연습문제
Module 1 Quiz20m
2

2

완료하는 데 2시간 필요

Module 2

완료하는 데 2시간 필요
14개 동영상 (총 97분)
14개의 동영상
Dimension Reduction (12:13)12m
Dimension Reduction (in R) (8:48)8m
Pre-processing and Normalization (11:26)11m
Quantile Normalization (in R) (4:49)4m
The Linear Model (6:50)6m
Linear Models with Categorical Covariates (4:08)4m
Adjusting for Covariates (4:16)4m
Linear Regression in R (13:03)13m
Many Regressions at Once (3:50)3m
Many Regressions in R (7:21)7m
Batch Effects and Confounders (7:11)7m
Batch Effects in R: Part A (8:18)8m
Batch Effects in R: Part B (3:50)3m
1개 연습문제
Module 2 Quiz20m
3

3

완료하는 데 2시간 필요

Module 3

완료하는 데 2시간 필요
15개 동영상 (총 86분)
15개의 동영상
Logistic Regression (7:03)7m
Regression for Counts (5:02)5m
GLMs in R (9:28)9m
Inference (4:18)4m
Null and Alternative Hypotheses (4:45)4m
Calculating Statistics (5:11)5m
Comparing Models (7:08)7m
Calculating Statistics in R9m
Permutation (3:26)3m
Permutation in R (3:33)3m
P-values (6:04)6m
Multiple Testing (8:25)8m
P-values and Multiple Testing in R: Part A (5:58)5m
P-values and Multiple Testing in R: Part B (4:23)4m
1개 연습문제
Module 3 Quiz20m
4

4

완료하는 데 2시간 필요

Module 4

완료하는 데 2시간 필요
14개 동영상 (총 74분), 1 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
14개의 동영상
Gene Set Enrichment (4:19)4m
More Enrichment (3:59)3m
Gene Set Analysis in R (7:43)7m
The Process for RNA-seq (3:59)3m
The Process for Chip-Seq (5:25)5m
The Process for DNA Methylation (5:03)5m
The Process for GWAS/WGS (6:12)6m
Combining Data Types (eQTL) (6:04)6m
eQTL in R (10:36)10m
Researcher Degrees of Freedom (5:49)5m
Inference vs. Prediction (8:52)8m
Knowing When to Get Help (2:31)2m
Statistics for Genomic Data Science Wrap-Up (1:53)1m
1개의 읽기 자료
Post Course Survey10m
1개 연습문제
Module 4 Quiz10m

검토

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Genomic Data Science 특화 과정 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....
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