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.
Специализация Наука о геномных данных
Be a next generation sequencing data scientist.. Master the tools and techniques at the forefront of the sequencing data revolution.
от партнера
Чему вы научитесь
Next generation sequencing experiments
Genomic technologies
DNA, RNA and epigenetic patterns
Genome analysis
Приобретаемые навыки
О специализации
Пройти курсы
Специализация Coursera — это серия курсов, помогающих в совершенстве овладеть определенным навыком. Можно сразу записаться на специализацию или просмотреть курсы, из которых она состоит и выбрать тот, с которого вы хотите начать. Подписываясь на курс, который входит в специализацию, вы автоматически подписываетесь на всю специализацию. Можно завершить всего один курс, а потом сделать паузу в обучении или в любой момент отменить подписку. Отслеживайте свои курсы и прогресс на панели управления учащегося.
Практический проект
В каждой специализации есть практический проект, который нужно успешно выполнить, чтобы завершить специализацию и получить сертификат. Если для практического проекта в специализации предусмотрен отдельный курс, прежде чем начать его, необходимо завершить все остальные курсы.
Получите сертификат
Когда вы пройдете все курсы и завершите практический проект, вы получите сертификат, которым можно поделиться с потенциальными работодателями и коллегами.
Специализация включает несколько курсов: 8
Введение в геномные технологии
This course introduces you to the basic biology of modern genomics and the experimental tools that we use to measure it. We'll introduce the Central Dogma of Molecular Biology and cover how next-generation sequencing can be used to measure DNA, RNA, and epigenetic patterns. You'll also get an introduction to the key concepts in computing and data science that you'll need to understand how data from next-generation sequencing experiments are generated and analyzed. This is the first course in the Genomic Data Science Specialization.
Наука о геномных данных с Galaxy
Learn to use the tools that are available from the Galaxy Project. This is the second course in the Genomic Big Data Science Specialization.
Python для науки о геномных данных
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.
Алгоритмы для секвенирования ДНК
We will learn computational methods -- algorithms and data structures -- for analyzing DNA sequencing data. We will learn a little about DNA, genomics, and how DNA sequencing is used. We will use Python to implement key algorithms and data structures and to analyze real genomes and DNA sequencing datasets.
Преподаватели
James Taylor, PhD
Associate Professor of Biology and Computer Science
Jacob Pritt
Liliana Florea, PhD
Assistant Professor
Kasper Daniel Hansen, PhD
Assistant Professor, Biostatistics and Genetic Medicine
Mihaela Pertea, PhD
Assistant Professor
Steven Salzberg, PhD
Professor
Jeff Leek, PhD
Associate Professor, Biostatistics
Ben Langmead, PhD
Assistant ProfessorПартнеры курса
О Университет Джонса Хопкинса
Часто задаваемые вопросы
Какие правила возврата средств?
Можно ли зарегистрироваться только на один курс?
Да! Чтобы начать, нажмите карточку интересующего вас курса и зарегистрируйтесь. Зарегистрировавшись, вы можете пройти курс и получить сертификат, ссылкой на который можно делиться с другими людьми. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно. При подписке на курс, входящий в специализацию, вы автоматически подписываетесь на всю специализацию. Ход учебы можно отслеживать в панели управления учащегося.
Можно ли получить финансовую помощь?
Могу ли я пройти курс бесплатно?
Действительно ли это полностью дистанционный курс? Нужно ли мне посещать какие-либо занятия лично?
Это полностью дистанционный курс, потому вам не нужно ничего посещать. Все лекции, материалы для самостоятельного изучения и задания доступны всегда и везде по Интернету и с мобильных устройств.
Сколько времени занимает получение специализации?
Time to completion can vary based on your schedule, but most learners are able to complete the Specialization in 6-9 months.
Как часто предлагается каждый курс в специализации?
Each course in the specialization is offered monthly.
What background knowledge is necessary?
Some background in statistics, computer science, and biology is helpful but not required.
Do I need to take the courses in a specific order?
The sequence shown above is strongly recommended.
Получу ли я зачеты в университете за прохождение специализации?
No, you will not earn credit at Johns Hopkins University by completing this specialization.
What will I be able to do upon completing the Specialization?
Upon completion, you will be able to use a variety of tools to conduct analysis of data generated by next generation sequencing experiments.
When will I be able to enroll?
Pre-enrollment will be available on January 11, 2016.
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
