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.
Этот курс входит в специализацию ''Специализация Наука о геномных данных'
от партнера
Специализация Наука о геномных данныхУниверситет Джонса ХопкинсаОб этом курсе
Недавно просмотрено: 97,753
Карьерные результаты учащихся
40%
начал новую карьеру, пройдя эти курсы
33%
получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 3 из 8 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Прибл. 6 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский
Приобретаемые навыки
BioinformaticsBiopythonPython ProgrammingGenomics
Карьерные результаты учащихся
40%
начал новую карьеру, пройдя эти курсы
33%
получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 3 из 8 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Прибл. 6 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский
от партнера
Университет Джонса Хопкинса
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.
Программа курса: что вы изучите
2 ч. на завершение
Week One
This week we will have an overview of Python and take the first steps towards programming.
2 ч. на завершение
5 видео ((всего 58 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
5 видео
Lecture 2.1 - First Steps Toward Programming Part 110мин
Lecture 2.2 - First Steps Toward Programming Part 215мин
Lecture 2.3 - First Steps Toward Programming Part 3 (8:57)8мин
Lecture 2.4 - First Steps Toward Programming Part 4 (9:58)9мин
3 материала для самостоятельного изучения
Welcome10мин
Pre-Course Survey10мин
Syllabus10мин
2 практических упражнения
Lecture 1 Quiz6мин
Lecture 2 Quiz24мин
1 ч. на завершение
Week Two
In this module, we'll be taking a look at Data Structures and Ifs and Loops.
1 ч. на завершение
4 видео ((всего 50 мин.))
4 видео
Lecture 3.2: Data Structures Part 2 (10:41)10мин
Lecture 4.1: Ifs and Loops Part 1 (11:26)11мин
Lecture 4.2: Ifs and Loops Part 2 (15:28)15мин
2 практических упражнения
Lecture 3 Quiz20мин
Lecture 4 Quiz20мин
1 ч. на завершение
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.
1 ч. на завершение
4 видео ((всего 38 мин.))
4 видео
Lecture 5.2: Functions Part 2 (8:20)8мин
Lecture 5.3: Functions Part 3 (13:24)13мин
Lecture 6: Modules and Packages (10:32)10мин
2 практических упражнения
Lecture 5 Quiz20мин
Lecture 6 Quiz12мин
2 ч. на завершение
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.
2 ч. на завершение
4 видео ((всего 46 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
4 видео
Lecture 7.2: Communicating with the Outside Part 2 (7:38)7мин
Lecture 7.3: Communicating with the Outside Part 3 (17:42)17мин
Lecture 8: Biopython (13:32)13мин
2 материала для самостоятельного изучения
Final Exam Instructions10мин
Post Course Survey10мин
3 практических упражнения
Lecture 7 Quiz10мин
Lecture 8 Quiz10мин
Final Exam (Read Instructions First)20мин
Рецензии
Лучшие отзывы о курсе PYTHON ДЛЯ НАУКИ О ГЕНОМНЫХ ДАННЫХ
от партнера SM28 апр. 2020 г.
The lectures were very good. However, the final exam was poor with unclear instructions on how to solve the questions. Also, the final exam questions and the lectures were not very related.
от партнера MK13 дек. 2016 г.
Started very easy, but became quite hard at the end. Nicely structured and conveyes everything that is needed. However, sometimes I missed why specific tools have been used and not others.
от партнера KR16 июля 2018 г.
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.
от партнера JD6 окт. 2017 г.
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.
Специализация Наука о геномных данных: общие сведения
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.
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, оформив подписку на специализацию?
Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. 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.
Какие правила возврата средств?
Когда вы оформите подписку, начнется семидневный бесплатный пробный период, в течение которого подписку можно отменить без штрафа. По истечении этого срока вы не сможете вернуть средства, но сможете отменить подписку в любой момент. Ознакомьтесь с нашей политикой возврата средств.
Можно ли получить финансовую помощь?
Да, Coursera предоставляет финансовую помощь учащимся, которые не могут оплатить обучение. Чтобы подать заявление, перейдите по ссылке "Финансовая помощь" слева под кнопкой "Зарегистрироваться". Заполните форму заявления. Если его примут, вы получите уведомление. Обратите внимание: этот шаг необходимо выполнить для каждого курса специализации, в том числе для дипломного проекта. Подробнее
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
