Johns Hopkins University
Spécialisation Science des données génomiques
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

79 145 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.4

(5,798 avis)

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
1 mois
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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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 : La programmation en R
  • Catégorie : Commandes Linux
  • Catégorie : Logiciel d'analyse des données
  • Catégorie : Commandes Unix
  • Catégorie : Modélisation statistique
  • Catégorie : Biostatistique
  • Catégorie : Biologie moléculaire
  • Catégorie : Méthodes statistiques
  • Catégorie : Bioinformatique
  • Catégorie : Science des données
  • Catégorie : Analyse statistique
  • Catégorie : Gestion des données

Détails à connaître

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Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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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 - 6 séries de cours

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Bioinformatique
Catégorie : Génie logiciel
Catégorie : Algorithmes
Catégorie : Biologie moléculaire
Catégorie : Analyse statistique
Catégorie : Pensée informatique
Catégorie : Big Data
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Science des données
Catégorie : Principes de programmation
Catégorie : Informatique
Catégorie : Statistiques
Catégorie : Biologie

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Programmation en Python
Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : Gestion des fichiers
Catégorie : Bioinformatique
Catégorie : structures de données
Catégorie : Traitement des données
Catégorie : Langages de script
Catégorie : Scripting
Catégorie : Principes de programmation
Catégorie : Jupyter
Catégorie : Programmation Informatique

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Algorithmes
Catégorie : Bioinformatique
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Pensée informatique
Catégorie : Programmation en Python
Catégorie : Biologie moléculaire
Catégorie : Sciences de la vie
Catégorie : structures de données

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Interface de ligne de commande
Catégorie : Commandes Unix
Catégorie : Bioinformatique
Catégorie : Commandes Linux
Catégorie : Gestion des fichiers
Catégorie : Big Data
Catégorie : Gestion des données
Catégorie : Unix
Catégorie : Traitement des données
Catégorie : Biologie moléculaire
Catégorie : Logiciel d'analyse des données

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Bioinformatique
Catégorie : La programmation en R
Catégorie : Logiciel d'analyse des données
Catégorie : Importation/exportation de données
Catégorie : Programmation Statistique
Catégorie : Installation du logiciel
Catégorie : structures de données
Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : Principes de programmation
Catégorie : Gestion des paquets et des logiciels

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Analyse de régression
Catégorie : Modélisation statistique
Catégorie : Analyse statistique
Catégorie : Traitement des données
Catégorie : Tests d'hypothèses statistiques
Catégorie : Bioinformatique
Catégorie : Transformation de données
Catégorie : Biostatistique
Catégorie : Inférence statistique
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Méthodes statistiques
Catégorie : Pipelines de données
Catégorie : Statistiques
Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
Catégorie : Probabilités et statistiques
Catégorie : La programmation en R

Obtenez un certificat professionnel

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Instructeurs

Mihaela Pertea, PhD
Johns Hopkins University
1 Cours69 562 apprenants
Steven Salzberg, PhD
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2 Cours146 674 apprenants
Kasper Daniel Hansen, PhD
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Étudiant(e) depuis 2018
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