Ce cours distille pour vous des connaissances expertes et des compétences maîtrisées par les professionnels de la science des Big Data de la santé et de la bio-informatique. Vous apprendrez des faits passionnants sur la biologie et la chimie du corps humain, la génétique et la médecine qui seront entrelacés avec la science du Big Data et les compétences pour exploiter l'avalanche de données ouvertement disponibles au bout de vos doigts et que nous commençons à peine à donner un sens. Nous étudierons les différentes étapes nécessaires pour maîtriser l'analyse des Big Data sur des ensembles de données réels, y compris les données de séquençage de nouvelle génération, dans un contexte de soins de santé et de biologie, de la préparation des données pour l'analyse à la réalisation de l'analyse, à l'interprétation des résultats, à leur visualisation et au partage des résultats. Il va sans dire que lorsque vous maîtriserez ces compétences très demandées, vous serez bien placé pour postuler à des postes dans l'analyse des données biomédicales et la bio-informatique, ou pour y accéder. Quel que soit votre niveau de compétences dans le domaine biomédical ou technique, vous acquerrez de nouvelles compétences très utiles ou des compétences plus pointues qui vous permettront de vous démarquer en tant que professionnel et de vouloir plonger encore plus profondément dans le Big Data biomédical. J'espère que ce cours éveillera votre intérêt pour les vastes possibilités offertes par les Big Data accessibles au public pour mieux comprendre, prévenir et traiter les maladies.

Big Data, gènes et médecine
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287 avis
niveau Avancées
Conçu pour les professionnels de ce secteur
Planning flexible
4 semaines à 10 heures une semaine
Apprenez à votre propre rythme
91%
La plupart des étudiants ont apprécié ce cours
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Bioinformatique
- Catégorie : Évaluation du modèle
- Catégorie : Informatique de santé
- Catégorie : Biologie moléculaire
- Catégorie : Nettoyage des données
- Catégorie : Modélisation prédictive
- Catégorie : Biostatistique
- Catégorie : Science et recherche médicales
- Catégorie : Apprentissage non supervisé
- Catégorie : Analyse prédictive
- Catégorie : Big Data
- Catégorie : Analyse
- Catégorie : Réduction de la dimensionnalité
- Catégorie : Ingénierie des fonctionnalités
- Catégorie : Analyse statistique
- Catégorie : Prétraitement des données
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Algorithmes de classification
- Catégorie : R Programmation
- Catégorie : R (logiciel)
Détails à connaître

Certificat partageable
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Évaluations
43 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Il y a 6 modules dans ce cours
Instructeur
Évaluations de l’enseignant
(66 évaluations)
Offert par
En savoir plus sur Informatique de santé

Birla Institute of Technology & Science, Pilani

University of Geneva

Johns Hopkins University

University of California San Diego
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
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Larry W.
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’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
- 5 stars
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BJ
Révisé le 16 févr. 2023
I learned a lot, all thanks to SUNY and coursera for gradually making my dream a reality.
SM
Révisé le 2 juil. 2022
it was a good and useful course. it just needs an update because of some changes in the cbioportal.
AE
Révisé le 15 juin 2018
I feel like I wanted to have practice with the material that was covered in the lecture
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