Johns Hopkins University

Spécialisation "Science des données génomiques"

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Johns Hopkins University

Spécialisation "Science des données génomiques"

Soyez un scientifique des données de séquençage de la prochaine génération..

Maîtrisez les outils et les techniques à la pointe de la révolution des données de séquençage.

Mihaela Pertea, PhD
Steven Salzberg, PhD
Kasper Daniel Hansen, PhD

Instructeurs : Mihaela Pertea, PhD

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113 102 déjà inscrits

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Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 6,869 examens de cours de ce programme

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
4 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
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Ce que vous apprendrez

  • Expériences de séquençage de nouvelle génération

  • Technologies génomiques

  • ADN, ARN et modèles épigénétiques

  • Analyse du génome

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Modélisation statistique
  • Catégorie : Biologie moléculaire
  • Catégorie : Gestion des données
  • Catégorie : Commandes Unix
  • Catégorie : Qualité des données
  • Catégorie : Méthodes statistiques
  • Catégorie : Biostatistique
  • Catégorie : Tests d'hypothèses statistiques
  • Catégorie : Structures de données
  • Catégorie : Interface de ligne de commande
  • Catégorie : Analyse exploratoire des données
  • Catégorie : Bioinformatique
  • Catégorie : Analyse statistique
  • Catégorie : Réutilisation du code
  • Catégorie : Big Data
  • Catégorie : Science des données

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Logiciel d'analyse de données
  • Catégorie : Programmation Python
  • Catégorie : R Programmation
  • Catégorie : Unix

Détails à connaître

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Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de Johns Hopkins University

Spécialisation - série de 6 cours

Introduction aux technologies génomiques

Introduction aux technologies génomiques

COURS 1, 6 heures

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Informatique
Catégorie : Analyse statistique
Catégorie : Bioinformatique
Catégorie : Algorithmes
Catégorie : Traitement des données
Catégorie : Biologie
Catégorie : Science des données
Catégorie : Statistiques
Catégorie : Analyse des données
Catégorie : Analyse de corrélation
Catégorie : Biologie moléculaire
Catégorie : Génie logiciel
Python pour la science des données génomiques

Python pour la science des données génomiques

COURS 2, 8 heures

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Structures de données
Catégorie : Programmation informatique
Catégorie : Principes de programmation
Catégorie : Réutilisation du code
Catégorie : Programmation Python
Catégorie : Bioinformatique
Catégorie : Fichier E/S
Algorithmes pour le séquençage de l'ADN

Algorithmes pour le séquençage de l'ADN

COURS 3, 12 heures

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Structures de données
Catégorie : Programmation Python
Catégorie : Analyse des données
Catégorie : Algorithmes
Catégorie : Bioinformatique

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Bioinformatique
Catégorie : Gestion des fichiers
Catégorie : Big Data
Catégorie : Analyse
Catégorie : Interface de ligne de commande
Catégorie : Commandes Unix
Catégorie : Unix
Catégorie : Gestion des données

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Accès aux données
Catégorie : Logiciel d'analyse de données
Catégorie : Structures de données
Catégorie : Big Data
Catégorie : Installation du logiciel
Catégorie : Bioinformatique
Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : R Programmation

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Statistiques
Catégorie : Modélisation statistique
Catégorie : Méthodes statistiques
Catégorie : Analyse exploratoire des données
Catégorie : Prétraitement des données
Catégorie : Biostatistique
Catégorie : Analyse statistique
Catégorie : Tests d'hypothèses statistiques
Catégorie : Analyse
Catégorie : R Programmation
Catégorie : Pipelines de données
Catégorie : Probabilités et statistiques
Catégorie : Analyse de régression
Catégorie : Analyse des données

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Instructeurs

Mihaela Pertea, PhD
Johns Hopkins University
1 Cours80 405 apprenants
Steven Salzberg, PhD
Johns Hopkins University
2 Cours168 916 apprenants
Kasper Daniel Hansen, PhD
Johns Hopkins University
2 Cours27 421 apprenants

Offert par

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Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

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 sur Science des données génomiques

moyenne sur l'ensemble des 6 cours

  • 5 étoiles

    62,74 %

  • 4 étoiles

    25,56 %

  • 3 étoiles

    7,11 %

  • 2 étoiles

    2,42 %

  • 1 étoile

    2,15 %

MT
Cours : Introduction aux technologies génomiques

Révisé le 23 mars 2023

KR
Cours : Python pour la science des données génomiques

Révisé le 16 juil. 2018

ZX
Cours : Algorithmes pour le séquençage de l'ADN

Révisé le 13 avr. 2021

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