Ce cours est une introduction au langage de programmation Python et au cahier iPython. Il s'agit du troisième cours de la spécialisation en science des Big Data génomiques de l'Université Johns Hopkins.
Python pour la science des données génomiques
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Python pour la science des données génomiques
Ce cours fait partie de Spécialisation Science des données génomiques
Instructeurs : Mihaela Pertea, PhD
73 568 déjà inscrits
Inclus avec
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.3
(1,803 avis)
8 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
89%
La plupart des étudiants ont apprécié ce cours
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : structures de données
- Catégorie : Principes de programmation
- Catégorie : Fichier E/S
- Catégorie : Manipulation de données
- Catégorie : Programmation orientée objet (POO)
- Catégorie : Gestion des paquets et des logiciels
- Catégorie : Bioinformatique
- Catégorie : Logique computationnelle
- Catégorie : Programmation en Python
- Catégorie : Jupyter
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
9 devoirs
Enseigné en Anglais
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Ce cours fait partie de la Spécialisation Science des données génomiques
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
Il y a 4 modules dans ce cours
Cette semaine, nous aurons une vue d'ensemble de Python et nous ferons les premiers pas vers la programmation.
Inclus
5 vidéos3 lectures2 devoirs
Dans ce module, nous allons nous pencher sur les structures de données, les Ifs et les boucles.
Inclus
4 vidéos2 devoirs
Dans ce module, nous avons un long exposé en trois parties sur les fonctions ainsi qu'un aperçu de 10 minutes sur les modules et les paquets.
Inclus
4 vidéos2 devoirs
Dans ce module, nous avons un autre long exposé en trois parties, cette fois sur la communication avec l'extérieur, ainsi qu'un dernier exposé sur Biopython.
Inclus
4 vidéos2 lectures3 devoirs
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Instructeurs
Évaluations de l’enseignant
4.2 (254 évaluations)Offert par
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Statut : Essai gratuitJohns Hopkins University
Statut : Essai gratuitJohns Hopkins University
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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
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’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
4.3
1 803 avis
- 5 stars
53,74 %
- 4 stars
29,17 %
- 3 stars
9,70 %
- 2 stars
4,93 %
- 1 star
2,44 %
Affichage de 3 sur 1803
PL
4
Révisé le 1 juil. 2016
This course was in line with my expectations. Sometimes exercises were a bit out of context. I would have probably dedicated more time to Biopython.
DK
5
Révisé le 10 mai 2018
I learned a lot. The final exam was more difficult than the course content, but I think it was critical for ensuring that I was able to apply the course content.
AK
4
Révisé le 27 févr. 2016
good course for python but you definitely need to have some background in programming to be able to pass. recommend python course by UMichigan here at Coursera.
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