Об этом курсе

Недавно просмотрено: 35,356

Карьерные результаты учащихся

50%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

43%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

20%

стал больше зарабатывать или получил повышение
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Продвинутый уровень
Прибл. 40 часов на выполнение
Английский

Приобретаемые навыки

BioinformaticsData Clustering AlgorithmsBig DataR Programming

Карьерные результаты учащихся

50%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

43%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

20%

стал больше зарабатывать или получил повышение
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Продвинутый уровень
Прибл. 40 часов на выполнение
Английский

Преподаватели

от партнера

Placeholder

Университет штата Нью-Йорк

Программа курса: что вы изучите

Оценка контентаThumbs Up90%(1,613 оценки)Info
Неделя
1

Неделя 1

4 ч. на завершение

Genes and Data

4 ч. на завершение
11 видео ((всего 59 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 6 тестов
11 видео
Introduction to Module1мин
DNA and Genes9мин
RNA and Proteins6мин
Transcription Process4мин
Transcription Animation1мин
Translation Process5мин
Translation Animation2мин
Data, Variables, and Big Datasets6мин
Working with cBioPortal - Genetic Data Analysis9мин
Working with cBioPortal - Gene Networks9мин
2 материала для самостоятельного изучения
Module 1 cBioPortal Data Analytics10мин
Module 1 Resources10мин
6 практических упражнений
DNA, RNA, Genes, and Proteins30мин
Transcription and Translation Processes30мин
Data, Variables, and Big Datasets30мин
Working with cBioPortal30мин
Module 1 Quiz30мин
Module 1 cBioPortal Data Analytics30мин
Неделя
2

Неделя 2

8 ч. на завершение

Preparing Datasets for Analysis

8 ч. на завершение
13 видео ((всего 75 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 8 тестов
13 видео
Datasets and Files10мин
Data Sources11мин
Importance of Data Preprocessing4мин
Data Preprocessing Tasks2мин
Replacing Missing Values3мин
Data Normalization9мин
Data Discretization5мин
Feature Selection3мин
Data Sampling2мин
Principles of R6мин
R Language1мин
Jupyter Notebooks 1017мин
4 материала для самостоятельного изучения
Jupyter Notebooks Essentials10мин
Notebook Module 2 Tutorial10мин
Module 2 R Data Preprocessing10мин
Module 2 Resources10мин
8 практических упражнений
Datasets and Files30мин
Data Preprocessing Tasks30мин
Replacing Missing Values30мин
Normalization and Discretization30мин
Data Reduction30мин
Working with R30мин
Module 2 Quiz30мин
Module 2 R Data Preprocessing30мин
Неделя
3

Неделя 3

7 ч. на завершение

Finding Differentially Expressed Genes

7 ч. на завершение
9 видео ((всего 53 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 6 тестов
9 видео
Overview of Feature Selection Methods13мин
Filter Methods4мин
Wrapper Methods4мин
Evaluation Schemes7мин
Selecting Differentially Expressed Genes3мин
Heatmaps6мин
R Scripts for Feature Selection3мин
Jupyter Notebooks 1017мин
4 материала для самостоятельного изучения
Notebook Module 3 Tutorial10мин
Jupyter Notebooks Essentials10мин
Module 3 R Finding Differentially Expressed Genes10мин
Module 3 Resources10мин
6 практических упражнений
Feature Selection Methods30мин
Evaluation Schemes30мин
Differentially Expressed Genes30мин
Heatmaps30мин
Module 3 Quiz30мин
Module 3 R Finding Differentially Expressed Genes30мин
Неделя
4

Неделя 4

8 ч. на завершение

Predicting Diseases from Genes

8 ч. на завершение
12 видео ((всего 85 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 10 тестов
12 видео
Overview of Classification and Prediction Methods8мин
Classification Methods Based on Analogy12мин
Classification Methods Based on Rules13мин
Classification Methods Based on Neural Networks7мин
Classification Methods Based on Statistics3мин
Classification Methods Based on Probabilities7мин
Prediction Methods4мин
Evaluation Schemes13мин
Prediction Workflow4мин
R Scripts for Prediction1мин
Jupyter Notebooks 1017мин
4 материала для самостоятельного изучения
Jupyter Notebooks Essentials10мин
Notebook Module 4 Tutorial10мин
Module 4 R Predicting Diseases from Genes10мин
Module 4 Resources10мин
10 практических упражнений
Overview30мин
Classification with Analogy30мин
Classification based on Rules30мин
Classification with Neural Networks30мин
Classification based on Statistics30мин
Classification based on Probabilities30мин
Prediction Models30мин
Evaluation Schemes30мин
Module 4 Quiz30мин
Module 4 R Predicting Diseases from Genes30мин

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе BIG DATA, GENES, AND MEDICINE

Посмотреть все отзывы

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.