Informações sobre o curso
4.2
100 classificações
27 avaliações
100% online

100% online

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível avançado

Nível avançado

Horas para completar

Aprox. 22 horas para completar

Sugerido: 6 weeks of study, 3-5 hours per week...
Idiomas disponíveis

Inglês

Legendas: Inglês...

Habilidades que você terá

BioinformaticsData Clustering AlgorithmsBig DataR Programming
100% online

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Prazos flexíveis

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Nível avançado

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Horas para completar

Aprox. 22 horas para completar

Sugerido: 6 weeks of study, 3-5 hours per week...
Idiomas disponíveis

Inglês

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
Horas para completar
2 horas para concluir

Genes and Data

After this module, you will be able to 1. Locate and download files for data analysis involving genes and medicine. 2. Open files and preprocess data using R language. 3. Write R scripts to replace missing values, normalize data, discretize data, and sample data. ...
Reading
11 vídeos (Total de 59 min), 2 leituras, 6 testes
Video11 videos
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
Reading2 leituras
Module 1 cBioPortal Data Analytics10min
Module 1 Resources10min
Quiz6 exercícios práticos
DNA, RNA, Genes, and Proteins4min
Transcription and Translation Processes6min
Data, Variables, and Big Datasets4min
Working with cBioPortal6min
Module 1 Quiz20min
Module 1 cBioPortal Data Analytics8min
Semana
2
Horas para completar
5 horas para concluir

Preparing Datasets for Analysis

After this module, you will be able to: 1. Locate and download files for data analysis involving genes and medicine. 2. Open files and preprocess data using R language. 3. Write R scripts to replace missing values, normalize data, discretize data, and sample data. ...
Reading
13 vídeos (Total de 75 min), 4 leituras, 8 testes
Video13 videos
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
Reading4 leituras
Jupyter Notebooks Essentials10min
Notebook Module 2 Tutorial10min
Module 2 R Data Preprocessing10min
Module 2 Resources10min
Quiz8 exercícios práticos
Datasets and Files4min
Data Preprocessing Tasks4min
Replacing Missing Values2min
Normalization and Discretization4min
Data Reduction4min
Working with R4min
Module 2 Quiz20min
Module 2 R Data Preprocessing10min
Semana
3
Horas para completar
4 horas para concluir

Finding Differentially Expressed Genes

After this module, you will be able to 1. Select features from highly dimensional datasets. 2. Evaluate the performance of feature selection methods. 3. Write R scripts to select features from datasets involving gene expressions. ...
Reading
9 vídeos (Total de 53 min), 4 leituras, 6 testes
Video9 videos
Overview of Feature Selection Methods13min
Filter Methods4min
Wrapper Methods4min
Evaluation Schemes7min
Selecting Differentially Expressed Genes3min
Heatmaps6min
R Scripts for Feature Selection3min
Jupyter Notebooks 1017min
Reading4 leituras
Notebook Module 3 Tutorial10min
Jupyter Notebooks Essentials10min
Module 3 R Finding Differentially Expressed Genes10min
Module 3 Resources10min
Quiz6 exercícios práticos
Feature Selection Methods4min
Evaluation Schemes2min
Differentially Expressed Genes4min
Heatmaps4min
Module 3 Quiz16min
Module 3 R Finding Differentially Expressed Genes10min
Semana
4
Horas para completar
4 horas para concluir

Predicting Diseases from Genes

After this module, you will be able to 1. Build classification and prediction models. 2. Evaluate the performance of classification and prediction methods. 3. Write R scripts to classify and predict diseases from gene expressions....
Reading
12 vídeos (Total de 85 min), 4 leituras, 10 testes
Video12 videos
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
Reading4 leituras
Jupyter Notebooks Essentials10min
Notebook Module 4 Tutorial10min
Module 4 R Predicting Diseases from Genes10min
Module 4 Resources10min
Quiz10 exercícios práticos
Overview4min
Classification with Analogy2min
Classification based on Rules2min
Classification with Neural Networks2min
Classification based on Statistics2min
Classification based on Probabilities2min
Prediction Models2min
Evaluation Schemes2min
Module 4 Quiz20min
Module 4 R Predicting Diseases from Genes10min

Instrutores

Avatar

Isabelle Bichindaritz

Associate Professor
Computer Science

Sobre The State University of New York

The State University of New York, with 64 unique institutions, is the largest comprehensive system of higher education in the United States. Educating nearly 468,000 students in more than 7,500 degree and certificate programs both on campus and online, SUNY has nearly 3 million alumni around the globe....

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.

  • 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.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.