Informações sobre o curso

64,030 visualizações recentes

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. 23 horas para completar

Inglês

Legendas: Inglês

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. 23 horas para completar

Inglês

Legendas: Inglês

oferecido por

Logotipo de Universidade Estadual de Nova York

Universidade Estadual de Nova York

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up90%(1,448 classificações)Info
Semana
1

Semana 1

2 horas para concluir

Genes and Data

2 horas para concluir
11 vídeos (Total 59 mín.), 2 leituras, 6 testes
11 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
2 leituras
Module 1 cBioPortal Data Analytics10min
Module 1 Resources10min
6 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

Semana 2

5 horas para concluir

Preparing Datasets for Analysis

5 horas para concluir
13 vídeos (Total 75 mín.), 4 leituras, 8 testes
13 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
4 leituras
Jupyter Notebooks Essentials10min
Notebook Module 2 Tutorial10min
Module 2 R Data Preprocessing10min
Module 2 Resources10min
8 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

Semana 3

4 horas para concluir

Finding Differentially Expressed Genes

4 horas para concluir
9 vídeos (Total 53 mín.), 4 leituras, 6 testes
9 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
4 leituras
Notebook Module 3 Tutorial10min
Jupyter Notebooks Essentials10min
Module 3 R Finding Differentially Expressed Genes10min
Module 3 Resources10min
6 exercícios práticos
Feature Selection Methods4min
Evaluation Schemes2min
Differentially Expressed Genes4min
Heatmaps4min
Module 3 Quiz16min
Module 3 R Finding Differentially Expressed Genes10min
Semana
4

Semana 4

4 horas para concluir

Predicting Diseases from Genes

4 horas para concluir
12 vídeos (Total 85 mín.), 4 leituras, 10 testes
12 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
4 leituras
Jupyter Notebooks Essentials10min
Notebook Module 4 Tutorial10min
Module 4 R Predicting Diseases from Genes10min
Module 4 Resources10min
10 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

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.

  • Você poderá pedir reembolso total até duas semanas após a data do pagamento, ou (para cursos recém-iniciados) até duas semanas após o início da primeira sessão do curso, o que ocorrer por último. Você não poderá receber reembolso após obter o Certificado de Curso, mesmo que tenha completado o curso dentro do período de duas semanas. Veja nossa política para o reembolso total.

  • 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.