Eine Einführung in die Statistik, die hinter den beliebtesten genomischen Datenforschungsprojekten steht. Dies ist der sechste Kurs im Rahmen der Genomic Big Data Science Specialization der Johns Hopkins University.
Statistik für Genomische Datenwissenschaft
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Statistik für Genomische Datenwissenschaft
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Genomische Datenwissenschaft
Dozent: Jeff Leek, PhD
39.775 bereits angemeldet
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.2
(378 Bewertungen)
9 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
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91%
Den meisten Lernenden hat dieser Kurs gefallen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Regressionsanalyse
- Kategorie: Vorverarbeitung der Daten
- Kategorie: Logistische Regression
- Kategorie: Biostatistik
- Kategorie: Explorative Datenanalyse
- Kategorie: R-Programmierung
- Kategorie: Wahrscheinlichkeit & Statistik
- Kategorie: Statistik
- Kategorie: Bioinformatik
- Kategorie: Statistische Methoden
- Kategorie: Datenumwandlung
- Kategorie: Statistische Analyse
- Kategorie: Statistische Inferenz
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Statistische Hypothesentests
- Kategorie: Daten-Pipelines
Wichtige Details
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4 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für Genomische Datenwissenschaft
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 4 Module
Dieser Kurs ist so aufgebaut, dass er die wichtigsten konzeptionellen Ideen der Normalisierung, der explorativen Analyse, der linearen Modellierung, des Testens und des multiplen Testens trifft, die in genomischen Studien immer wieder auftauchen.
Das ist alles enthalten
21 Videos3 Lektüren1 Aufgabe
Diese Woche werden wir uns mit der Vorverarbeitung, der linearen Modellierung und den Batch-Effekten beschäftigen.
Das ist alles enthalten
14 Videos1 Aufgabe
In dieser Woche behandeln wir die Modellierung nicht-kontinuierlicher Ergebnisse (wie binäre oder Zähldaten), Hypothesentests und multiple Hypothesentests.
Das ist alles enthalten
15 Videos1 Aufgabe
In dieser Woche werden wir viele der allgemeinen Pipelines behandeln, die für die Analyse bestimmter Datentypen wie RNA-seq, GWAS, ChIP-Seq und DNA-Methylierungsstudien verwendet werden.
Das ist alles enthalten
14 Videos1 Lektüre1 Aufgabe
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Status: Kostenloser TestzeitraumJohns Hopkins University
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
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Larry W.
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Bewertungen von Lernenden
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TK
5
Geprüft am 24. März 2019
Very good course and useful understanding statistical aspects of data.
HD
5
Geprüft am 8. Apr. 2021
This is the best. It opens my eye for genomic data analysis.
RH
4
Geprüft am 11. Feb. 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.
Häufig gestellte Fragen
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