Informações sobre o curso
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100% online

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Aprox. 18 horas para completar

Inglês

Legendas: Inglês

Habilidades que você terá

StatisticsData AnalysisR ProgrammingBiostatistics

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
3 horas para concluir

Module 1

This course is structured to hit the key conceptual ideas of normalization, exploratory analysis, linear modeling, testing, and multiple testing that arise over and over in genomic studies.

...
21 vídeos ((Total 129 mín.)), 3 leituras, 1 teste
21 videos
Getting Help (3:44)3min
What is Data? (4:28)4min
Representing Data (5:23)5min
Module 1 Overview (1:07)1min
Reproducible Research (3:42)3min
Achieving Reproducible Research (5:02)5min
R Markdown (6:26)6min
The Three Tables in Genomics (2:10)2min
The Three Tables in Genomics (in R) (3:46)3min
Experimental Design: Variability, Replication, and Power (14:17)14min
Experimental Design: Confounding and Randomization (9:26)9min
Exploratory Analysis (9:21)9min
Exploratory Analysis in R Part I (7:22)7min
Exploratory Analysis in R Part II (10:07)10min
Exploratory Analysis in R Part III (7:26)7min
Data Transforms (7:31)7min
Clustering (8:43)8min
Clustering in R (9:09)9min
3 leituras
Syllabus10min
Pre Course Survey10min
Introduction and Materials10min
1 exercício prático
Module 1 Quiz20min
Semana
2
2 horas para concluir

Module 2

This week we will cover preprocessing, linear modeling, and batch effects.

...
14 vídeos ((Total 97 mín.)), 1 teste
14 videos
Pre-processing and Normalization (11:26)11min
Quantile Normalization (in R) (4:49)4min
The Linear Model (6:50)6min
Linear Models with Categorical Covariates (4:08)4min
Adjusting for Covariates (4:16)4min
Linear Regression in R (13:03)13min
Many Regressions at Once (3:50)3min
Many Regressions in R (7:21)7min
Batch Effects and Confounders (7:11)7min
Batch Effects in R: Part A (8:18)8min
Batch Effects in R: Part B (3:50)3min
1 exercício prático
Module 2 Quiz20min
Semana
3
2 horas para concluir

Module 3

This week we will cover modeling non-continuous outcomes (like binary or count data), hypothesis testing, and multiple hypothesis testing.

...
15 vídeos ((Total 86 mín.)), 1 teste
15 videos
GLMs in R (9:28)9min
Inference (4:18)4min
Null and Alternative Hypotheses (4:45)4min
Calculating Statistics (5:11)5min
Comparing Models (7:08)7min
Calculating Statistics in R9min
Permutation (3:26)3min
Permutation in R (3:33)3min
P-values (6:04)6min
Multiple Testing (8:25)8min
P-values and Multiple Testing in R: Part A (5:58)5min
P-values and Multiple Testing in R: Part B (4:23)4min
1 exercício prático
Module 3 Quiz20min
Semana
4
2 horas para concluir

Module 4

In this week we will cover a lot of the general pipelines people use to analyze specific data types like RNA-seq, GWAS, ChIP-Seq, and DNA Methylation studies.

...
14 vídeos ((Total 74 mín.)), 1 leitura, 1 teste
14 videos
Gene Set Analysis in R (7:43)7min
The Process for RNA-seq (3:59)3min
The Process for Chip-Seq (5:25)5min
The Process for DNA Methylation (5:03)5min
The Process for GWAS/WGS (6:12)6min
Combining Data Types (eQTL) (6:04)6min
eQTL in R (10:36)10min
Researcher Degrees of Freedom (5:49)5min
Inference vs. Prediction (8:52)8min
Knowing When to Get Help (2:31)2min
Statistics for Genomic Data Science Wrap-Up (1:53)1min
1 leituras
Post Course Survey10min
1 exercício prático
Module 4 Quiz10min
4.1
33 avaliaçõesChevron Right

25%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

33%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

25%

recebi um aumento ou promoção

Principais avaliações do Estatística para Análise de Dados Genômicos

por ZMJun 28th 2018

The professor is really enthusiasm, so I was really impreesed by him. And his teaching is brief, and I can learn key points through the lectures. Great course!

por LRMay 23rd 2016

I have really enjoyed the course and I have learnt different concepts relevant for my current study.\n\nYurany

Instrutores

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Jeff Leek, PhD

Associate Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health

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 o Programa de cursos integrados Análise de Dados GenômicosAnálise Genômica

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....
Análise de Dados GenômicosAnálise Genômica

Perguntas Frequentes – FAQ

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