Fred Hutchinson Cancer Center
Johns Hopkins University

Spezialisierung „Enhancing Reproducible Science with GitHub and Docker“

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Fred Hutchinson Cancer Center
Johns Hopkins University

Spezialisierung „Enhancing Reproducible Science with GitHub and Docker“

Make Your Scientific Data Analysis Reproducible.

Learn best practices, methods, and tools to enhance the reproducibility of your data analyses

Carrie Wright, PhD
Kate Isaac
Candace Savonen, MS

Dozenten: Carrie Wright, PhD

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aus 5 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Organize analysis files and track changes in your code over time with version control.

  • Automate the testing and re-running of your code.

  • Enable shareable computing environments so that your results are consistent.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Continuous Integration
  • Kategorie: Code Review
  • Kategorie: CI/CD
  • Kategorie: Development Environment
  • Kategorie: Software Development Tools
  • Kategorie: Package and Software Management
  • Kategorie: Containerization
  • Kategorie: Data Sharing
  • Kategorie: Software Documentation
  • Kategorie: Version Control
  • Kategorie: Technical Documentation
  • Kategorie: Automation
  • Kategorie: Code Reusability
  • Kategorie: Secure Coding
  • Kategorie: Application Deployment
  • Kategorie: Continuous Deployment
  • Kategorie: Open Source Technology

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Docker (Software)
  • Kategorie: Git (Version Control System)
  • Kategorie: GitHub

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Fred Hutchinson Cancer Center.

Spezialisierung - 5 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Create reproducible data analyses

  • Apply reproducibility skills to existing analyses scripts and projects

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Git (Version Control System)
Kategorie: Package and Software Management
Kategorie: Integrated Development Environments
Kategorie: Open Source Technology
Kategorie: GitHub
Kategorie: Software Documentation
Kategorie: Software Versioning
Kategorie: Programming Principles
Kategorie: Code Review
Kategorie: Technical Documentation
Kategorie: Science and Research
Kategorie: Code Reusability
Kategorie: R Programming
Kategorie: Informatics
Kategorie: R (Software)
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Scientific Methods
Advanced Reproducibility in Cancer Informatics

Advanced Reproducibility in Cancer Informatics

KURS 2, 10 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Enhance reproducibility and replicability of data analyses

  • Introduction to reproducibility tools

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Code Review
Kategorie: GitHub
Kategorie: Docker (Software)
Kategorie: Git (Version Control System)
Kategorie: Automation
Kategorie: Containerization
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Version Control
Kategorie: R Programming
Kategorie: Bioinformatics
Kategorie: Science and Research
Kategorie: Informatics
Kategorie: Software Development Tools
Kategorie: Continuous Integration
Kategorie: Devops Tools

Was Sie lernen werden

  • Goal of this course: Equip learners with basics skills and confidence to utilize containers within the context of scientific software analyses.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Docker (Software)
Kategorie: Containerization
Kategorie: Software Development
Kategorie: Application Deployment
Kategorie: Development Environment
Kategorie: Package and Software Management
Kategorie: Bioinformatics
Kategorie: CI/CD
Kategorie: Software Installation
Kategorie: Debugging
Kategorie: Continuous Deployment
Kategorie: Code Reusability
Kategorie: Continuous Integration

Was Sie lernen werden

  • Utilize automation to enhance scientific projects and save time

    Troubleshoot most common GitHub Actions errors

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: GitHub
Kategorie: Automation
Kategorie: CI/CD
Kategorie: Science and Research
Kategorie: Software Development
Kategorie: Development Environment
Kategorie: Continuous Integration
Kategorie: Scripting
Kategorie: Docker (Software)
Kategorie: Containerization
Kategorie: Debugging
Kategorie: Scientific Methods
Kategorie: Open Source Technology
Kategorie: Test Automation
Kategorie: Continuous Deployment
Making Science Reproducible - A Capstone Course

Making Science Reproducible - A Capstone Course

KURS 5, 8 Stunden

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Secure Coding
Kategorie: Version Control
Kategorie: Key Management
Kategorie: Continuous Integration
Kategorie: Continuous Delivery

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Dozenten

Carrie Wright, PhD
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Fred Hutchinson Cancer Center
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

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Lernender seit 2018
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