Informações sobre o curso

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This course distills for you expert knowledge and skills mastered by professionals in Health Big Data Science and Bioinformatics. You will learn exciting facts about the human body biology and chemistry, genetics, and medicine that will be intertwined with the science of Big Data and skills to harness the avalanche of data openly available at your fingertips and which we are just starting to make sense of. We’ll investigate the different steps required to master Big Data analytics on real datasets, including Next Generation Sequencing data, in a healthcare and biological context, from preparing data for analysis to completing the analysis, interpreting the results, visualizing them, and sharing the results.
Needless to say, when you master these high-demand skills, you will be well positioned to apply for or move to positions in biomedical data analytics and bioinformatics. No matter what your skill levels are in biomedical or technical areas, you will gain highly valuable new or sharpened skills that will make you stand-out as a professional and want to dive even deeper in biomedical Big Data. It is my hope that this course will spark your interest in the vast possibilities offered by publicly available Big Data to better understand, prevent, and treat diseases.

Resultados de carreira do aprendiz

50%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

43%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

20%

recebi um aumento ou promoção

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível avançado

Aprox. 40 horas para completar

Inglês

Legendas: Francês, Portuguese (European), Russo, Inglês, Espanhol

Habilidades que você terá

BioinformaticsData Clustering AlgorithmsBig DataR Programming

Resultados de carreira do aprendiz

50%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

43%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

20%

recebi um aumento ou promoção

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível avançado

Aprox. 40 horas para completar

Inglês

Legendas: Francês, Portuguese (European), Russo, Inglês, Espanhol

Instrutores

Classificação do instrutor

4.45/5 (22 classificações)

Isabelle Bichindaritz

Associate Professor

Computer Science

23,538 aprendizes

1 Curso

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdo90%(1,711 classificações)

Semana

1

Semana 1

4 horas para concluir

Genes and Data

After this module, you will be able to

4 horas para concluir

11 vídeos (Total 59 mín.), 2 leituras, 6 testes

11 videos

Introduction to the Course1min

Introduction to Module1min

DNA and Genes9min

RNA and Proteins6min

Transcription Process4min

Transcription Animation1min

Translation Process5min

Translation Animation2min

Data, Variables, and Big Datasets6min

Working with cBioPortal - Genetic Data Analysis9min

Working with cBioPortal - Gene Networks9min

2 leituras

Module 1 cBioPortal Data Analytics10min

Module 1 Resources10min

6 exercícios práticos

DNA, RNA, Genes, and Proteins30min

Transcription and Translation Processes30min

Data, Variables, and Big Datasets30min

Working with cBioPortal30min

Module 1 Quiz30min

Module 1 cBioPortal Data Analytics30min

Semana

2

Semana 2

8 horas para concluir

Preparing Datasets for Analysis

After this module, you will be able to:

8 horas para concluir

13 vídeos (Total 75 mín.), 4 leituras, 8 testes

13 videos

Introduction to Module4min

Datasets and Files10min

Data Sources11min

Importance of Data Preprocessing4min

Data Preprocessing Tasks2min

Replacing Missing Values3min

Data Normalization9min

Data Discretization5min

Feature Selection3min

Data Sampling2min

Principles of R6min

R Language1min

Jupyter Notebooks 1017min

4 leituras

Jupyter Notebooks Essentials10min

Notebook Module 2 Tutorial10min

Module 2 R Data Preprocessing10min

Module 2 Resources10min

8 exercícios práticos

Datasets and Files30min

Data Preprocessing Tasks30min

Replacing Missing Values30min

Normalization and Discretization30min

Data Reduction30min

Working with R30min

Module 2 Quiz30min

Module 2 R Data Preprocessing30min

Semana

3

Semana 3

7 horas para concluir

Finding Differentially Expressed Genes

After this module, you will be able to

7 horas para concluir

9 vídeos (Total 53 mín.), 4 leituras, 6 testes

9 videos

Introduction to Module2min

Overview of Feature Selection Methods13min

Filter Methods4min

Wrapper Methods4min

Evaluation Schemes7min

Selecting Differentially Expressed Genes3min

Heatmaps6min

R Scripts for Feature Selection3min

Jupyter Notebooks 1017min

4 leituras

Notebook Module 3 Tutorial10min

Jupyter Notebooks Essentials10min

Module 3 R Finding Differentially Expressed Genes10min

Module 3 Resources10min

6 exercícios práticos

Feature Selection Methods30min

Evaluation Schemes30min

Differentially Expressed Genes30min

Heatmaps30min

Module 3 Quiz30min

Module 3 R Finding Differentially Expressed Genes30min

Semana

4

Semana 4

8 horas para concluir

Predicting Diseases from Genes

After this module, you will be able to

8 horas para concluir

12 vídeos (Total 85 mín.), 4 leituras, 10 testes

12 videos

Introduction to Module9s

Overview of Classification and Prediction Methods8min

Classification Methods Based on Analogy12min

Classification Methods Based on Rules13min

Classification Methods Based on Neural Networks7min

Classification Methods Based on Statistics3min

Classification Methods Based on Probabilities7min

Prediction Methods4min

Evaluation Schemes13min

Prediction Workflow4min

R Scripts for Prediction1min

Jupyter Notebooks 1017min

4 leituras

Jupyter Notebooks Essentials10min

Notebook Module 4 Tutorial10min

Module 4 R Predicting Diseases from Genes10min

Module 4 Resources10min

10 exercícios práticos

Overview30min

Classification with Analogy30min

Classification based on Rules30min

Classification with Neural Networks30min

Classification based on Statistics30min

Classification based on Probabilities30min

Prediction Models30min

Evaluation Schemes30min

Module 4 Quiz30min

Module 4 R Predicting Diseases from Genes30min

Semana

5

Semana 5

7 horas para concluir

Determining Gene Alterations

After this module, you will be able to

1. List different types of gene alterations. 2. Compare and contrast methods for detecting gene mutations. 3. Compare and contrast methods for detecting methylation. 4. Compare and contrast methods for detecting copy number variations. 5. Quantify genomic alterations. 6. Connect genomic alterations to differential expression of genes. 7. Write programs in R for determining gene alterations and their relationship with gene expression.

7 horas para concluir

9 vídeos (Total 81 mín.), 4 leituras, 8 testes

9 videos

Introduction to Module1min

Overview of Gene Alterations16min

Genetic Mutations9min

Finding Genetic Mutations7min

Methylation8min

Copy Number Alterations10min

Genomic Alterations and Gene Expressions16min

R Scripts for Gene Alterations1min

Jupyter Notebooks 1017min

4 leituras

Notebook Module 5 Tutorial10min

Jupyter Notebooks Essentials10min

Module 5 R Gene Alterations10min

Module 5 Resources10min

8 exercícios práticos

Gene Alterations30min

Gene Mutations30min

Methylation30min

Copy Number Alterations30min

Genomic Alterations and Gene Expressions30min

Module 5 Quiz (Temporary)30min

Module 5 Quiz30min

Module 5 R Gene Alterations30min

Semana

6

Semana 6

6 horas para concluir

Clustering and Pathway Analysis

After this module, you will be able to 1. Find clusters in biomedical data involving genes.2. Analyze and visualize biological pathways. 3. Write R scripts for clustering and for pathway analysis.

6 horas para concluir

12 vídeos (Total 73 mín.), 5 leituras, 5 testes

12 videos

Introduction to Module2min

Overview of Clustering Methods7min

Similarity Assessment8min

Clustering with KMeans7min

Density Based Clustering4min

Hierarchical Clustering6min

Pathway Analysis12min

Pathway Discovery7min

Pathway Visualization6min

R Scripts for Clustering and Pathway Analysis1min

Jupyter Notebooks 1017min

Concluding Remarks1min

5 leituras

Jupyter Notebooks Essentials10min

Notebook Module 6 Tutorial10min

Module 6 R Clustering and Pathways10min

Module 6 Resources10min

Acknowledgements10min

5 exercícios práticos

Clustering30min

Clustering Methods30min

Pathways30min

Module 6 Quiz30min

Module 6 R Clustering and Pathways30min

Perguntas Frequentes – FAQ

Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
O acesso a palestras e tarefas depende do tipo de inscrição. Se você participar de um curso como ouvinte, você poderá ver quase todo o conteúdo do curso gratuitamente. Para acessar tarefas valendo nota e obter um Certificado, você precisará adquirir a experiência do Certificado, durante ou após a participação como ouvinte. Se você não vir a opção de participar como ouvinte:
o curso pode não oferecer essa opção. Você pode experimentar um teste gratuito ou solicitar o auxílio financeiro.
Em vez disso, o curso pode oferecer 'Curso completo, sem Certificado'. Com esta opção, é possível ver todo o conteúdo do curso, enviar as avaliações necessárias e obter uma nota final. Isso também significa que você não poderá comprar uma experiência de Certificado.
O que recebo ao adquirir o Certificado?
Quando você adquire o Certificado, ganha acesso a todo o material do curso, incluindo avaliações com nota atribuída. Após concluir o curso, seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.
Is financial aid available?
Sim, a Coursera oferece auxílio financeiro aos alunos que não podem pagar a taxa. Faça a solicitação clicando no link Auxílio financeiro, abaixo do botão "Inscreva-se" à esquerda. Você será solicitado a preencher um formulário e será notificado se for aprovado. Saiba mais.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.

Big Data, Genes, and Medicine