Johns Hopkins University
Spezialisierung Genomische Datenwissenschaft
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Spezialisierung Genomische Datenwissenschaft

Werden Sie ein Sequenzierungsdatenwissenschaftler der nächsten Generation.. Beherrschen Sie die Tools und Techniken, die an der Spitze der Revolution der Sequenzierungsdaten stehen.

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(5,820 Bewertungen)

Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Flexibler Zeitplan
1 Monat bei 10 Stunden pro Woche
Verdienen Sie sich einen beruflichen Leistungsnachweis
Teilen Sie Ihr Fachwissen mit Arbeitgebern
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Überblick

  • Sequenzierungsexperimente der nächsten Generation

  • Genomische Technologien

  • DNA, RNA und epigenetische Muster

  • Genom-Analyse

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Exploratory Data Analysis
  • Kategorie: Statistical Analysis
  • Kategorie: Bioinformatics
  • Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
  • Kategorie: Correlation Analysis
  • Kategorie: Science and Research
  • Kategorie: Data Management
  • Kategorie: Data Analysis Software
  • Kategorie: Data Structures
  • Kategorie: Computational Thinking
  • Kategorie: Molecular Biology
  • Kategorie: Statistical Methods
  • Kategorie: Biostatistics
  • Kategorie: Programming Principles

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Python Programming
  • Kategorie: R Programming
  • Kategorie: Unix Commands
  • Kategorie: Unix
  • Kategorie: Command-Line Interface
  • Kategorie: Jupyter

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Unterrichtet in Englisch
38 Praxisübungen

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Johns Hopkins University.

Spezialisierung - 6 Kursreihen

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Bioinformatik
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Molekularbiologie
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Algorithmen
Kategorie: Wahrscheinlichkeit & Statistik
Kategorie: Wissenschaft und Forschung
Kategorie: Statistik
Kategorie: Informatik
Kategorie: Biowissenschaften
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Biologie
Kategorie: Grundsätze der Programmierung
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Statistische Inferenz
Kategorie: Korrelationsanalyse
Kategorie: Big Data
Kategorie: Datenstrukturen

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Datenstrukturen
Kategorie: Bioinformatik
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Computerprogrammierung
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Skriptsprachen
Kategorie: Paket- und Software-Management
Kategorie: Grundsätze der Programmierung
Kategorie: Skripting

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Algorithmen
Kategorie: Bioinformatik
Kategorie: Molekularbiologie
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Datenstrukturen
Kategorie: Computergestütztes Denken
Kategorie: Informatik

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Befehlszeilen-Schnittstelle
Kategorie: Bioinformatik
Kategorie: Unix-Befehle
Kategorie: Linux-Befehle
Kategorie: Dateiverwaltung
Kategorie: Datenanalyse-Software
Kategorie: Unix
Kategorie: Big Data
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Datenmanagement
Kategorie: Molekularbiologie

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Bioinformatik
Kategorie: R-Programmierung
Kategorie: Datenanalyse-Software
Kategorie: Software-Installation
Kategorie: Paket- und Software-Management
Kategorie: Grundsätze der Programmierung
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Daten importieren/exportieren
Kategorie: Statistisches Programmieren
Kategorie: Datenstrukturen

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Statistische Modellierung
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Statistische Hypothesentests
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Biostatistik
Kategorie: Bioinformatik
Kategorie: R-Programmierung
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Daten-Pipelines
Kategorie: Wahrscheinlichkeit & Statistik
Kategorie: Statistik
Kategorie: Statistische Methoden
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Statistische Inferenz

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Dozenten

Mihaela Pertea, PhD
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Steven Salzberg, PhD
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