Une introduction aux statistiques qui sous-tendent les projets de science des données génomiques les plus populaires. Il s'agit du sixième cours de la spécialisation en science des données génomiques (Genomic Big Data Science) de l'Université Johns Hopkins.
Statistiques pour la science des données génomiques
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Statistiques pour la science des données génomiques
Ce cours fait partie de Spécialisation Science des données génomiques
Instructeur : Jeff Leek, PhD
39 326 déjà inscrits
Inclus avec 
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.2
(378 avis)
9 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
91%
La plupart des étudiants ont apprécié ce cours
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Bioinformatique
- Catégorie : Analyse de régression
- Catégorie : Pipelines de données
- Catégorie : Tests d'hypothèses statistiques
- Catégorie : Analyse statistique
- Catégorie : Méthodes statistiques
- Catégorie : La programmation en R
- Catégorie : Statistiques
- Catégorie : Transformation de données
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : Traitement des données
- Catégorie : Inférence statistique
- Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
- Catégorie : Probabilités et statistiques
- Catégorie : Modélisation statistique
- Catégorie : Biostatistique
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
4 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Ce cours fait partie de la Spécialisation Science des données génomiques
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
Il y a 4 modules dans ce cours
Ce cours est structuré de manière à aborder les idées conceptuelles clés de la normalisation, de l'analyse exploratoire, de la modélisation linéaire, des tests et des tests multiples qui reviennent sans cesse dans les études génomiques.
Inclus
21 vidéos3 lectures1 devoir
Cette semaine, nous aborderons le prétraitement, la modélisation linéaire et les effets de lot.
Inclus
14 vidéos1 devoir
Cette semaine, nous aborderons la modélisation des résultats non continus (comme les données binaires ou de comptage), les tests d'hypothèses et les tests d'hypothèses multiples.
Inclus
15 vidéos1 devoir
Au cours de cette semaine, nous allons couvrir une grande partie des pipelines généraux que les gens utilisent pour analyser des types de données spécifiques comme RNA-seq, GWAS, ChIP-Seq, et les études de méthylation de l'ADN.
Inclus
14 vidéos1 lecture1 devoir
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Instructeur
Évaluations de l’enseignant
4.5 (38 évaluations)Offert par
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Statut : Essai gratuitJohns Hopkins University
Statut : Essai gratuitJohns Hopkins University
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
4.2
378 avis
- 5 stars
54,49 %
- 4 stars
26,71 %
- 3 stars
11,37 %
- 2 stars
2,11 %
- 1 star
5,29 %
Affichage de 3 sur 378
RH
4
Révisé le 12 févr. 2017
Overall, a very good course. Not without its flaws (inconsistent video audio levels), but I have walked away knowing far more about Genomic Data Science than I expected to.
HD
5
Révisé le 9 avr. 2021
This is the best. It opens my eye for genomic data analysis.
CJ
5
Révisé le 16 juil. 2019
It is really great that told me lots of basic statistical information that I didn't know.
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