This class provides an introduction to the Python programming language and the iPython notebook. This is the third course in the Genomic Big Data Science Specialization from Johns Hopkins University.
Este curso faz parte do Programa de cursos integrados Genomic Data Science
Python for Genomic Data Science
oferecido por
Informações sobre o curso
4.3
568 classificações
Habilidades que você terá
BioinformaticsBiopythonPython ProgrammingGenomics
Programa - O que você aprenderá com este curso
Semana
1Week One
This week we will have an overview of Python and take the first steps towards programming.
5 videos (Total 58 min), 3 leituras, 2 testes
5 videos
Lecture 2.1 - First Steps Toward Programming Part 110min
Lecture 2.2 - First Steps Toward Programming Part 215min
Lecture 2.3 - First Steps Toward Programming Part 3 (8:57)8min
Lecture 2.4 - First Steps Toward Programming Part 4 (9:58)9min
3 leituras
Welcome10min
Pre-Course Survey10min
Syllabus10min
2 exercícios práticos
Lecture 1 Quiz6min
Lecture 2 Quiz24min
Semana
2Week Two
In this module, we'll be taking a look at Data Structures and Ifs and Loops.
4 videos (Total 50 min), 2 testes
4 videos
Lecture 3.2: Data Structures Part 2 (10:41)10min
Lecture 4.1: Ifs and Loops Part 1 (11:26)11min
Lecture 4.2: Ifs and Loops Part 2 (15:28)15min
2 exercícios práticos
Lecture 3 Quiz20min
Lecture 4 Quiz20min
Semana
3Week Three
In this module, we have a long three-part lecture on Functions as well as a 10-minute look at Modules and Packages.
4 videos (Total 38 min), 2 testes
4 videos
Lecture 5.2: Functions Part 2 (8:20)8min
Lecture 5.3: Functions Part 3 (13:24)13min
Lecture 6: Modules and Packages (10:32)10min
2 exercícios práticos
Lecture 5 Quiz20min
Lecture 6 Quiz12min
Semana
4Week Four
In this module, we have another long three-part lecture, this time about Communicating with the Outside, as well as a final lecture about Biopython.
4 videos (Total 46 min), 2 leituras, 3 testes
4 videos
Lecture 7.2: Communicating with the Outside Part 2 (7:38)7min
Lecture 7.3: Communicating with the Outside Part 3 (17:42)17min
Lecture 8: Biopython (13:32)13min
2 leituras
Final Exam Instructions10min
Post Course Survey10min
3 exercícios práticos
Lecture 7 Quiz10min
Lecture 8 Quiz10min
Final Exam (Read Instructions First)20min
33%
comecei uma nova carreira após concluir estes cursos
83%
consegui um benefício significativo de carreira com este curso
Melhores avaliações
por KR•Jul 17th 2018
A very good course for its length and the amount of time it requires. It improved my python skills and knowledge of Genomics. I'm more engaged in my pursuits than before taking the course.
por JD•Oct 7th 2017
Easy to understand and very powerful examples. Not just it made me familiar with python, it also made it easy for me to teach to my students and inspire them to pursue python further.
Instrutores
Mihaela Pertea, PhD
Assistant ProfessorCenter for Computational Biology
Steven Salzberg, PhD
ProfessorBiomedical Engineering, Computer Science, and Biostatistics
Sobre Johns Hopkins University
The mission of The Johns Hopkins University is to educate its students and cultivate their capacity for life-long learning, to foster independent and original research, and to bring the benefits of discovery to the world.
Sobre o Programa de cursos integrados Genomic Data Science
This specialization covers the concepts and tools to understand, analyze, and interpret data from next generation sequencing experiments. It teaches the most common tools used in genomic data science including how to use the command line, Python, R, Bioconductor, and Galaxy. The sequence is a stand alone introduction to genomic data science or a perfect compliment to a primary degree or postdoc in biology, molecular biology, or genetics.
To audit Genomic Data Science courses for free, visit https://www.coursera.org/jhu, click the course, click Enroll, and select Audit.
Perguntas Frequentes – FAQ
Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
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.
O que recebo ao me inscrever nesta Especialização?
Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. 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.
Qual é a política de reembolso?
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.
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