This course distills for you expert knowledge and skills mastered by professionals in Health Big Data Science and Bioinformatics. You will learn exciting facts about the human body biology and chemistry, genetics, and medicine that will be intertwined with the science of Big Data and skills to harness the avalanche of data openly available at your fingertips and which we are just starting to make sense of. We’ll investigate the different steps required to master Big Data analytics on real datasets, including Next Generation Sequencing data, in a healthcare and biological context, from preparing data for analysis to completing the analysis, interpreting the results, visualizing them, and sharing the results.
от партнера
Big Data, Genes, and Medicine
Университет штата Нью-ЙоркОб 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
Субтитры: Английский, Испанский, Русский, Французский
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
Субтитры: Английский, Испанский, Русский, Французский
от партнера
Университет штата Нью-Йорк
The State University of New York, with 64 unique institutions, is the largest comprehensive system of higher education in the United States. Educating nearly 468,000 students in more than 7,500 degree and certificate programs both on campus and online, SUNY has nearly 3 million alumni around the globe.
Программа курса: что вы изучите
4 ч. на завершение
Genes and Data
After this module, you will be able to
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
8 ч. на завершение
Preparing Datasets for Analysis
After this module, you will be able to:
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
7 ч. на завершение
Finding Differentially Expressed Genes
After this module, you will be able to
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
8 ч. на завершение
Predicting Diseases from Genes
After this module, you will be able to
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
от партнера AW11 июня 2020 г.
Very good for statistics information in regards to genes, medicine, and big data. I wish they would have spent more time on the R code and how to create it, but otherwise was a really good course.
от партнера BB1 июля 2020 г.
Very practical and easy to follow. The quizzes definitely help you retain the knowledge from the lectures. The hands-on with Jupyter Notebook was my favourite part of this course! Thank you!
от партнера MA9 мая 2019 г.
Really enjoying the way she is teaching. Very easy to learn and practice. I strongly believe when I will complete the course I will gain a remarkable skill on Big Data, Genes, and Medicine.
от партнера MP23 мая 2020 г.
A very informative course . I learn so many things from this course and this course has very good coverage in data and its analysis. thank you so much for providing this course
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Доступ к лекциям и заданиям предоставляется в зависимости от типа регистрации. Если вы проходите курс в режиме слушателя, то получите бесплатный доступ к большинству материалов курса. Чтобы открыть оцениваемые задания и возможность получить сертификат, необходимо будет приобрести прохождение с сертификатом. Это можно сделать во время прохождения в режиме слушателя или после него. Если вы не видите варианта 'Режим слушателя'.
- Курс может не предлагаться в режиме слушателя. Попробуйте бесплатную пробную версию или подайте заявку на финансовую помощь.
- Курс предлагаться в режиме 'Полный курс, без сертификата'. В нем можно просматривать все материалы, выполнять обязательные задания и получить итоговую оценку. Приобрести дополнительно прохождение с сертификатом в таком случае нельзя.
Что я получу, оплатив сертификацию?
Оплатив сертификацию, вы получите доступ ко всем материалам курса, включая оцениваемые задания. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.
Is financial aid available?
Да, Coursera предоставляет финансовую помощь учащимся, которые не могут оплатить обучение. Чтобы подать заявление, перейдите по ссылке 'Финансовая помощь' слева под кнопкой 'Зарегистрироваться' и заполните форму. Если его примут, вы получите уведомление. Подробнее
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
