Une introduction aux statistiques qui sous-tendent les projets de science des données génomiques les plus populaires. Il s'agit du sixième cours de la spécialisation en science des données génomiques (Genomic Big Data Science) de l'Université Johns Hopkins.
Statistiques pour la science des données génomiques
Statistiques pour la science des données génomiques
Ce cours fait partie de Spécialisation Science des données génomiques
Instructeur : Jeff Leek, PhD
36 770 déjà inscrits
Inclus avec 
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4.2
(362 avis)
9 heures pour terminer
3 semaines à 3 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
91%
La plupart des apprenants ont aimé ce cours
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Statistiques
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : La programmation en R
- Catégorie : Biostatistique
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
4 devoirs
Enseigné en Anglais
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Ce cours fait partie de la Spécialisation Science des données génomiques
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Il y a 4 modules dans ce cours
Ce cours est structuré de manière à aborder les idées conceptuelles clés de la normalisation, de l'analyse exploratoire, de la modélisation linéaire, des tests et des tests multiples qui reviennent sans cesse dans les études génomiques.
Inclus
21 vidéos3 lectures1 devoir
Cette semaine, nous aborderons le prétraitement, la modélisation linéaire et les effets de lot.
Inclus
14 vidéos1 devoir
Cette semaine, nous aborderons la modélisation des résultats non continus (comme les données binaires ou de comptage), les tests d'hypothèses et les tests d'hypothèses multiples.
Inclus
15 vidéos1 devoir
Au cours de cette semaine, nous allons couvrir une grande partie des pipelines généraux que les gens utilisent pour analyser des types de données spécifiques comme RNA-seq, GWAS, ChIP-Seq, et les études de méthylation de l'ADN.
Inclus
14 vidéos1 lecture1 devoir
Instructeur
Évaluations de l’enseignant
4.8 (34 évaluations)Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Probabilités et Statistiques
Johns Hopkins University
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Avis des étudiants
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