enthaltenDieser Kurs destilliert für Sie Expertenwissen und Fähigkeiten, die von Fachleuten im Bereich Health Big Data Science und Bioinformatik beherrscht werden. Sie lernen spannende Fakten über die Biologie und Chemie des menschlichen Körpers, die Genetik und die Medizin kennen, die mit der Wissenschaft von Big Data und den Fähigkeiten zur Nutzung der Datenlawine, die Ihnen offen zur Verfügung steht und die wir gerade erst zu verstehen beginnen, verwoben werden. Wir werden die verschiedenen Schritte untersuchen, die erforderlich sind, um Big Data-Analysen an realen Datensätzen, einschließlich Next Generation Sequencing-Daten, in einem medizinischen und biologischen Kontext zu meistern, von der Vorbereitung der Daten für die Analyse bis zum Abschluss der Analyse, der Interpretation der Ergebnisse, ihrer Visualisierung und der Weitergabe der Ergebnisse. Es versteht sich von selbst, dass Sie, wenn Sie diese stark nachgefragten Fähigkeiten beherrschen, gut positioniert sind, um sich für Positionen in der biomedizinischen Datenanalyse und Bioinformatik zu bewerben oder in diese zu wechseln. Unabhängig davon, wie gut Ihre Kenntnisse in biomedizinischen oder technischen Bereichen sind, werden Sie äußerst wertvolle neue oder geschärfte Fähigkeiten erwerben, die Sie als Fachmann auszeichnen und Sie dazu veranlassen, noch tiefer in biomedizinische Big Data einzutauchen. Ich hoffe, dass dieser Kurs Ihr Interesse an den enormen Möglichkeiten wecken wird, die öffentlich verfügbare Big Data bieten, um Krankheiten besser zu verstehen, zu verhindern und zu behandeln.
(283 Bewertungen)
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Bioinformatik
- Kategorie: Daten-Clustering-Algorithmen
- Kategorie: Big Data
- Kategorie: R-Programmierung
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In diesem Kurs gibt es 6 Module
Nach diesem Modul werden Sie in der Lage sein, 1. Dateien für die Datenanalyse von Genen und Medizin zu finden und herunterzuladen. 2. Dateien öffnen und Daten mit der Sprache R vorverarbeiten. 3. R-Skripte schreiben, um fehlende Werte zu ersetzen, Daten zu normalisieren, Daten zu diskretisieren und Proben zu nehmen
Das ist alles enthalten
11 Videos2 Lektüren6 Aufgaben1 Diskussionsthema
Nach diesem Modul werden Sie in der Lage sein: 1. Dateien für die Datenanalyse von Genen und Medizin zu finden und herunterzuladen. 2. Dateien öffnen und Daten mit der Sprache R vorverarbeiten. 3. R-Skripte schreiben, um fehlende Werte zu ersetzen, Daten zu normalisieren, Daten zu diskretisieren und Stichproben zu erstellen
Das ist alles enthalten
13 Videos4 Lektüren8 Aufgaben1 Diskussionsthema2 Unbewertete Labore
Nach diesem Modul werden Sie in der Lage sein, 1. Merkmale aus hochdimensionalen Datensätzen auszuwählen. 2. Die Leistung von Methoden zur Auswahl von Merkmalen zu bewerten. 3. R-Skripte schreiben, um Merkmale aus Datensätzen mit Genexpressionen auszuwählen
Das ist alles enthalten
9 Videos4 Lektüren6 Aufgaben1 Diskussionsthema2 Unbewertete Labore
Nach diesem Modul werden Sie in der Lage sein, 1. Klassifizierungs- und Vorhersagemodelle zu erstellen. 2. Die Leistung von Klassifizierungs- und Vorhersagemethoden zu bewerten. 3. R-Skripte schreiben, um Krankheiten anhand von Genexpressionen zu klassifizieren und vorherzusagen.
Das ist alles enthalten
12 Videos4 Lektüren10 Aufgaben1 Diskussionsthema1 Unbewertetes Labor
Nach diesem Modul werden Sie in der Lage sein, 1. Verschiedene Arten von Genveränderungen auflisten. 2. Methoden zum Nachweis von Genmutationen vergleichen und gegenüberstellen. 3. Methoden zum Nachweis von Methylierung vergleichen und gegenüberstellen. 4. Vergleichen Sie die Methoden zum Nachweis von Kopienzahlvariationen und stellen Sie sie einander gegenüber. 5. Quantifizieren Sie genomische Veränderungen. 6. Bringen Sie genomische Veränderungen mit der differentiellen Expression von Genen in Verbindung. 7. Schreiben Sie Programme in R zur Bestimmung von Genveränderungen und deren Beziehung zur Genexpression
Das ist alles enthalten
9 Videos4 Lektüren8 Aufgaben1 Diskussionsthema1 Unbewertetes Labor
Nach diesem Modul werden Sie in der Lage sein, 1. Cluster in biomedizinischen Daten mit Genen zu finden.2. biologische Pfade zu analysieren und zu visualisieren. 3. R-Skripte für das Clustering und die Analyse von Pfaden schreiben.
Das ist alles enthalten
12 Videos5 Lektüren5 Aufgaben1 Diskussionsthema1 Unbewertetes Labor
Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Gesundheitsinformatik interessieren
Fred Hutchinson Cancer Center
Fred Hutchinson Cancer Center
University of Colorado Boulder
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
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Geprüft am 13. Aug. 2022
Geprüft am 16. Feb. 2023
Geprüft am 15. Juni 2018
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Häufig gestellte Fragen
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