This course distills for you expert knowledge and skills mastered by professionals in Health Big Data Science and Bioinformatics. You will learn exciting facts about the human body biology and chemistry, genetics, and medicine that will be intertwined with the science of Big Data and skills to harness the avalanche of data openly available at your fingertips and which we are just starting to make sense of. We’ll investigate the different steps required to master Big Data analytics on real datasets, including Next Generation Sequencing data, in a healthcare and biological context, from preparing data for analysis to completing the analysis, interpreting the results, visualizing them, and sharing the results.
Big Data, Genes, and Medicine
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4.3
(283 avis)
niveau Avancées
Conçu pour les professionnels de ce secteur
Planning flexible
Env. 40 heures
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90%
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Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Bioinformatics
- Catégorie : Data Clustering Algorithms
- Catégorie : Big Data
- Catégorie : R Programming
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43 devoirs
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Il y a 6 modules dans ce cours
After this module, you will be able to 1. Locate and download files for data analysis involving genes and medicine. 2. Open files and preprocess data using R language. 3. Write R scripts to replace missing values, normalize data, discretize data, and sample data.
Inclus
11 vidéos2 lectures6 devoirs1 sujet de discussion
After this module, you will be able to: 1. Locate and download files for data analysis involving genes and medicine. 2. Open files and preprocess data using R language. 3. Write R scripts to replace missing values, normalize data, discretize data, and sample data.
Inclus
13 vidéos4 lectures8 devoirs1 sujet de discussion2 laboratoires non notés
After this module, you will be able to 1. Select features from highly dimensional datasets. 2. Evaluate the performance of feature selection methods. 3. Write R scripts to select features from datasets involving gene expressions.
Inclus
9 vidéos4 lectures6 devoirs1 sujet de discussion2 laboratoires non notés
After this module, you will be able to 1. Build classification and prediction models. 2. Evaluate the performance of classification and prediction methods. 3. Write R scripts to classify and predict diseases from gene expressions.
Inclus
12 vidéos4 lectures10 devoirs1 sujet de discussion1 laboratoire non noté
After this module, you will be able to 1. List different types of gene alterations. 2. Compare and contrast methods for detecting gene mutations. 3. Compare and contrast methods for detecting methylation. 4. Compare and contrast methods for detecting copy number variations. 5. Quantify genomic alterations. 6. Connect genomic alterations to differential expression of genes. 7. Write programs in R for determining gene alterations and their relationship with gene expression.
Inclus
9 vidéos4 lectures8 devoirs1 sujet de discussion1 laboratoire non noté
After this module, you will be able to 1. Find clusters in biomedical data involving genes.2. Analyze and visualize biological pathways. 3. Write R scripts for clustering and for pathway analysis.
Inclus
12 vidéos5 lectures5 devoirs1 sujet de discussion1 laboratoire non noté
Instructeur
Évaluations de l’enseignant
4.3 (64 évaluations)
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Health Informatics
The University of Sydney
Johns Hopkins University
Icahn School of Medicine at Mount Sinai
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Avis des étudiants
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