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 Análise de Dados GenômicosAnálise Genômica
Python para Análise de Dados Genômicos
oferecido por
Informações sobre o curso
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Learner Career Outcomes
40%
comecei uma nova carreira após concluir estes cursos
33%
consegui um benefício significativo de carreira com este curso
Habilidades que você terá
BioinformaticsBiopythonPython ProgrammingGenomics
Learner Career Outcomes
40%
comecei uma nova carreira após concluir estes cursos
33%
consegui um benefício significativo de carreira com este curso
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Aprox. 13 horas para completar
Inglês
Legendas: Inglês
Programa - O que você aprenderá com este curso
Semana
12 horas para concluir
Week One
This week we will have an overview of Python and take the first steps towards programming.
5 vídeos (Total 58 mín.), 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
21 hora para concluir
Week Two
In this module, we'll be taking a look at Data Structures and Ifs and Loops.
4 vídeos (Total 50 mín.), 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
31 hora para concluir
Week 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 vídeos (Total 38 mín.), 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
42 horas para concluir
Week 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 vídeos (Total 46 mín.), 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
Principais avaliações do Python para Análise de Dados Genômicos
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.
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 Universidade Johns Hopkins
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 Programa de cursos integrados Análise de Dados GenômicosAnálise Genômica
With genomics sparks a revolution in medical discoveries, it becomes imperative to be able to better understand the genome, and be able to leverage the data and information from genomic datasets. Genomic Data Science is the field that applies statistics and data science to the genome.
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, along with a variety of software implementation tools like Python, R, Bioconductor, and Galaxy.
This Specialization is designed to serve as both a standalone introduction to genomic data science or as a perfect compliment to a primary degree or postdoc in biology, molecular biology, or genetics, for scientists in these fields seeking to gain familiarity in data science and statistical tools to better interact with the data in their everyday work.
To audit Genomic Data Science courses for free, visit https://www.coursera.org/jhu, click the course, click Enroll, and select Audit. Please note that you will not receive a Certificate of Completion if you choose to 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.