An introduction to the statistics behind the most popular genomic data science projects. This is the sixth course in the Genomic Big Data Science Specialization from Johns Hopkins University.
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oferecido por
Programa de cursos integrados Análise de Dados GenômicosAnálise GenômicaUniversidade Johns HopkinsInformações sobre o curso
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Resultados de carreira do aprendiz
40%
comecei uma nova carreira após concluir estes cursos
38%
consegui um benefício significativo de carreira com este curso
17%
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.
Aprox. 8 horas para completar
Inglês
Legendas: Inglês
Habilidades que você terá
StatisticsData AnalysisR ProgrammingBiostatistics
Resultados de carreira do aprendiz
40%
comecei uma nova carreira após concluir estes cursos
38%
consegui um benefício significativo de carreira com este curso
17%
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.
Aprox. 8 horas para completar
Inglês
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oferecido por
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.
Programa - O que você aprenderá com este curso
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.
3 horas para concluir
21 vídeos (Total 129 mín.), 3 leituras, 1 teste
21 videos
What is Statistics?2min
Finding Statistics You Can Trust (4:44)4min
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
2 horas para concluir
Module 2
This week we will cover preprocessing, linear modeling, and batch effects.
2 horas para concluir
14 vídeos (Total 97 mín.)
14 videos
Dimension Reduction (12:13)12min
Dimension Reduction (in R) (8:48)8min
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
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.
2 horas para concluir
15 vídeos (Total 86 mín.)
15 videos
Logistic Regression (7:03)7min
Regression for Counts (5:02)5min
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
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.
2 horas para concluir
14 vídeos (Total 74 mín.), 1 leitura, 1 teste
14 videos
Gene Set Enrichment (4:19)4min
More Enrichment (3:59)3min
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
Avaliações
Principais avaliações do ESTATÍSTICA PARA ANÁLISE DE DADOS GENÔMICOS
por RH11 de Fev de 2017
Overall, a very good course. Not without its flaws (inconsistent video audio levels), but I have walked away knowing far more about Genomic Data Science than I expected to.
por ZM27 de Jun de 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 NS18 de Fev de 2019
sometimes termininology was used interchangeably, which can be confusing for a beginner but overall a good introduction to statistcs for genomic data analysis
por S18 de Fev de 2018
Enjoyed it. One of better courses I have taken in Coursera. A good introduction to using statistics in Bioconductor with genomics data.
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.
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Perguntas Frequentes – FAQ
Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:
- The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
- The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
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?
Se você se inscrever, terá 7 dias para testar sem custo e, durante este período, pode cancelar sem multa. Depois disso, não reembolsamos, mas você pode cancelar sua inscrição a qualquer momento. Veja nossa política para o reembolso total.
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Sim, a Coursera oferece auxílio financeiro ao aluno que não possa pagar a taxa. Faça a solicitação clicando no link Auxílio Financeiro, abaixo do botão "Inscreva-se" à esquerda. Preencha uma solicitação e será notificado caso seja aprovado. Você terá que completar esta etapa para cada curso na Especialização, incluindo o Trabalho de Conclusão de Curso. Saiba mais .
Ganharei créditos universitários por concluir o curso?
Este curso não oferece créditos universitários, mas algumas universidades podem aceitar certificados de cursos que podem ser convertidos em créditos. Entre em contato com sua instituição para saber mais. Com os cursos on-line e os certificados Mastertrack™ do Coursera, é possível ganhar créditos universitários.
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.
