Ce cours distille pour vous des connaissances expertes et des compétences maîtrisées par les professionnels de la science des Big Data de la santé et de la bio-informatique. Vous apprendrez des faits passionnants sur la biologie et la chimie du corps humain, la génétique et la médecine qui seront entrelacés avec la science du Big Data et les compétences pour exploiter l'avalanche de données ouvertement disponibles au bout de vos doigts et que nous commençons à peine à donner un sens. Nous étudierons les différentes étapes nécessaires pour maîtriser l'analyse des Big Data sur des ensembles de données réels, y compris les données de séquençage de nouvelle génération, dans un contexte de soins de santé et de biologie, de la préparation des données pour l'analyse à la réalisation de l'analyse, à l'interprétation des résultats, à leur visualisation et au partage des résultats. Il va sans dire que lorsque vous maîtriserez ces compétences très demandées, vous serez bien placé pour postuler à des postes dans l'analyse des données biomédicales et la bio-informatique, ou pour y accéder. Quel que soit votre niveau de compétences dans le domaine biomédical ou technique, vous acquerrez de nouvelles compétences très utiles ou des compétences plus pointues qui vous permettront de vous démarquer en tant que professionnel et de vouloir plonger encore plus profondément dans le Big Data biomédical. J'espère que ce cours éveillera votre intérêt pour les vastes possibilités offertes par les Big Data accessibles au public pour mieux comprendre, prévenir et traiter les maladies.
(283 avis)
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Bioinformatique
- Catégorie : Algorithmes de regroupement de données
- Catégorie : Big Data
- Catégorie : La programmation en R
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Il y a 6 modules dans ce cours
Après ce module, vous serez capable de 1. Localiser et télécharger des fichiers pour l'analyse de données concernant les gènes et la médecine. 2. Ouvrir des fichiers et prétraiter des données en utilisant le langage R. 3. Ecrire des scripts R pour remplacer les valeurs manquantes, normaliser les données, discrétiser les données et échantillonner les données
Inclus
11 vidéos2 lectures6 devoirs1 sujet de discussion
À l'issue de ce module, vous serez en mesure de : 1. Localiser et télécharger des fichiers pour l'analyse de données concernant les gènes et la médecine. 2. Ouvrir les fichiers et prétraiter les données en utilisant le langage R. 3. Ecrire des scripts R pour remplacer les valeurs manquantes, normaliser les données, discrétiser les données et échantillonner les données
Inclus
13 vidéos4 lectures8 devoirs1 sujet de discussion2 laboratoires non notés
Après ce module, vous serez capable de 1. Sélectionner des caractéristiques à partir d'ensembles de données hautement dimensionnels. 2. Evaluer la performance des méthodes de sélection de caractéristiques. 3. Ecrire des scripts R pour sélectionner des caractéristiques à partir d'ensembles de données impliquant des expressions génétiques
Inclus
9 vidéos4 lectures6 devoirs1 sujet de discussion2 laboratoires non notés
Après ce module, vous serez capable de 1. Construire des modèles de classification et de prédiction. 2. Evaluer la performance des méthodes de classification et de prédiction. 3. Ecrire des scripts R pour classifier et prédire des maladies à partir des expressions génétiques.
Inclus
12 vidéos4 lectures10 devoirs1 sujet de discussion1 laboratoire non noté
Après ce module, vous serez capable de 1. Énumérer les différents types d'altérations génétiques. 2. Comparer et opposer les méthodes de détection des mutations génétiques. 3. Comparer et opposer les méthodes de détection de la méthylation. 4. Comparer et opposer les méthodes de détection des variations du nombre de copies. 5. Quantifier les altérations génomiques. 6. Relier les altérations génomiques à l'expression différentielle des gènes. 7. Écrire des programmes en R pour déterminer les altérations des gènes et leur relation avec l'expression des gènes
Inclus
9 vidéos4 lectures8 devoirs1 sujet de discussion1 laboratoire non noté
Après ce module, vous serez capable de 1. Trouver des clusters dans les données biomédicales impliquant des gènes.2. Analyser et visualiser les voies biologiques. 3. Ecrire des scripts R pour le clustering et pour l'analyse des voies.
Inclus
12 vidéos5 lectures5 devoirs1 sujet de discussion1 laboratoire non noté
Instructeur
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Utrecht University
Fred Hutchinson Cancer Center
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