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
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1,819 avis
8 heures à compléter
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Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Bioinformatique
- Catégorie : Scripting
- Catégorie : Fichier E/S
- Catégorie : Analyse
- Catégorie : Logique informatique
- Catégorie : Structures de données
- Catégorie : Principes de programmation
- Catégorie : Réutilisation du code
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Programmation Python
- Catégorie : Jupyter
Détails à connaître
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Évaluations
9 devoirs
Enseigné en Anglais
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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
- 5 stars
53,87 %
- 4 stars
29,08 %
- 3 stars
9,67 %
- 2 stars
4,94 %
- 1 star
2,41 %
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GP
Révisé le 24 mai 2020
First 2 week just python basic learning which I had already learned and its advantage for me.Got more skills from my acceptation.Looking forward advance course also
DD
Révisé le 18 juil. 2019
Compared to the lectures, the final exam was very difficult. It would be great if the professors provide more practical examples in the lectures similar to exam questions.
AA
Révisé le 30 avr. 2016
Great introduction to genomic data science using Python. The questions were challenging enough to make you work and wasn't too difficult that you get blocked.
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