Johns Hopkins University
Spécialisation Science des données génomiques

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Johns Hopkins University

Spécialisation Science des données génomiques

Soyez un scientifique des données de séquençage de la prochaine génération.. Maîtrisez les outils et les techniques à la pointe de la révolution des données de séquençage.

Mihaela Pertea, PhD
Steven Salzberg, PhD
Kasper Daniel Hansen, PhD

Instructeurs : Mihaela Pertea, PhD

78 661 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.4

(5,789 avis)

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
4 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Expériences de séquençage de nouvelle génération

  • Technologies génomiques

  • ADN, ARN et modèles épigénétiques

  • Analyse du génome

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Bioinformatique
  • Catégorie : La programmation en R
  • Catégorie : Unix
  • Catégorie : Logiciel d'analyse des données
  • Catégorie : Gestion des données
  • Catégorie : Tests d'hypothèses statistiques
  • Catégorie : Modélisation statistique
  • Catégorie : Commandes Unix
  • Catégorie : Biologie moléculaire
  • Catégorie : Interface de ligne de commande
  • Catégorie : Analyse des Données
  • Catégorie : structures de données

Détails à connaître

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Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de Johns Hopkins University

Spécialisation - 6 séries de cours

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Bioinformatique
Catégorie : Génie logiciel
Catégorie : Biologie moléculaire
Catégorie : Algorithmes
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Big Data
Catégorie : Biologie
Catégorie : Principes de programmation
Catégorie : Pensée informatique
Catégorie : Informatique
Catégorie : Analyse statistique
Catégorie : Science des données

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Programmation en Python
Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : structures de données
Catégorie : Bioinformatique
Catégorie : Gestion des fichiers
Catégorie : Principes de programmation
Catégorie : Traitement des données
Catégorie : Scripting
Catégorie : Jupyter
Catégorie : Langages de script
Catégorie : Programmation Informatique

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Algorithmes
Catégorie : Bioinformatique
Catégorie : structures de données
Catégorie : Biologie moléculaire
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Sciences de la vie
Catégorie : Programmation en Python
Catégorie : Pensée informatique

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Interface de ligne de commande
Catégorie : Commandes Unix
Catégorie : Bioinformatique
Catégorie : Commandes Linux
Catégorie : Gestion des données
Catégorie : Biologie moléculaire
Catégorie : Unix
Catégorie : Traitement des données
Catégorie : Gestion des fichiers
Catégorie : Logiciel d'analyse des données
Catégorie : Big Data

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Bioinformatique
Catégorie : La programmation en R
Catégorie : Logiciel d'analyse des données
Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : Programmation Statistique
Catégorie : Importation/exportation de données
Catégorie : Principes de programmation
Catégorie : Gestion des paquets et des logiciels
Catégorie : structures de données
Catégorie : Installation du logiciel

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Modélisation statistique
Catégorie : Analyse statistique
Catégorie : Analyse de régression
Catégorie : Transformation de données
Catégorie : Bioinformatique
Catégorie : Traitement des données
Catégorie : Biostatistique
Catégorie : Tests d'hypothèses statistiques
Catégorie : Méthodes statistiques
Catégorie : Pipelines de données
Catégorie : Inférence statistique
Catégorie : Probabilités et statistiques
Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
Catégorie : La programmation en R

Obtenez un certificat professionnel

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Instructeurs

Mihaela Pertea, PhD
Johns Hopkins University
1 Cours69 148 apprenants
Steven Salzberg, PhD
Johns Hopkins University
2 Cours145 876 apprenants
Kasper Daniel Hansen, PhD
Johns Hopkins University
2 Cours25 112 apprenants

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Étudiant(e) depuis 2018
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