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计算生物学课程

计算生物学课程可以帮助您学习基因测序、蛋白质结构预测和生物数据分析。您可以掌握算法开发、统计建模和数据 Visualization 技术方面的技能。许多课程介绍 Python、R 和生物信息学软件等工具,这些工具支持分析复杂的生物数据集和模拟生物过程。


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热门计算生物学课程和认证


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    P

    Peking University

    Bioinformatics: Introduction and Methods 生物信息学: 导论与方法

    您将获得的技能: Bioinformatics, Life Sciences, Biostatistics, Molecular Biology, Informatics, Biology, Computational Thinking, Machine Learning Algorithms, Data Analysis Software, Statistical Analysis, Data Processing

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    284 条评论

    混合 · 课程 · 3-6 个月

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    D

    Duke University

    遗传学和进化概论

    您将获得的技能: 环境科学, 分子生物学, 科学方法, 数学建模, 生物技术, 生物统计学, 生物学

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    1884 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    Duke University

    人体生理学入门

    您将获得的技能: 解剖学, 生命体征, 肾脏病学, 内分泌学, 呼吸, 心脏病学, 肺科, 人体肌肉骨骼系统, 神经学, 血压, 运动学, 尿液分析, 生物学, 生理学

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    5333 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    U

    University of Toronto

    生物信息学方法 I

    您将获得的技能: 数据分析, 生命科学, 生物统计学

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    1782 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Geneva

    化学生物学

    您将获得的技能: 科学可视化, 细胞生物学, 分子生物学, 生物化学, 实验室研究, 生物技术, 实验室技术, 标本标签, 化学, 生物学

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    170 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    K

    Korea Advanced Institute of Science and Technology(KAIST)

    细胞信号传导的基本原理

    您将获得的技能: 细胞生物学, 分子生物学, 病理学, 慢性疾病, 肿瘤学, 生物化学, 内分泌学, 免疫学, 药理学, 生理学

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    96 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    T

    The State University of New York

    大数据、基因和医学

    您将获得的技能: 数据预处理, 预测建模, 统计分析, 生物信息学, 分子生物学, 分析, 功能工程, 生物医学技术, R 语言程序设计(中文版), 数据挖掘, 大数据, 健康信息学, 分类算法

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
    ·
    287 条评论

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    基因组学:解码生命的通用语言

    您将获得的技能: 细胞生物学, 环境科学, 分子生物学, 生物医学工程, 可持续发展, 微生物学, 研究, 生命科学, 生物技术, 精准医疗, 生物学, 生理学

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    331 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Toronto

    Data Visualization for Genome Biology

    您将获得的技能: Scientific Visualization, Data Visualization Software, Statistical Visualization, Interactive Data Visualization, Bioinformatics, Ggplot2, Visualization (Computer Graphics), R (Software), Dimensionality Reduction, Scatter Plots, R Programming, Network Analysis, Exploratory Data Analysis, Heat Maps, Molecular Biology, Design Thinking

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    25 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    C

    Coursera

    Optimize and Manage Your ML Codebase

    您将获得的技能: MLOps (Machine Learning Operations), Version Control, Model Deployment, CI/CD, Git (Version Control System), Continuous Deployment, Performance Tuning, Continuous Integration, Software Development Methodologies, Software Versioning, Release Management, Continuous Delivery, PyTorch (Machine Learning Library), Performance Improvement, Software Testing

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Colorado Boulder

    生物无处不在

    您将获得的技能: 环境, 决策, 可持续发展, 人类发展, 一般科学与研究, 环境资源管理, 细胞生物学, 环境科学, 分子生物学, 生物化学, 音乐, 环境问题, 肿瘤学, 生命科学, 自然资源管理, 文科, 生物学, 化学, 生物技术, 儿童发展

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    389 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    J

    Johns Hopkins University

    癌症生物学

    您将获得的技能: 外科手术, 放射诊断学, 细胞生物学, 分子生物学, 疼痛管理, 流行病学, 肿瘤学, 病理学, 泌尿科, 医学影像, 临床试验, 病人教育与咨询, 预防保健, 护理管理, 病人治疗, 治疗计划, 放射治疗, 生物学, 免疫学, 诊断测试

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    9887 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

1234…71

总之,以下是 10 最受欢迎的 computational biology 课程

  • Bioinformatics: Introduction and Methods 生物信息学: 导论与方法: Peking University
  • 遗传学和进化概论: Duke University
  • 人体生理学入门: Duke University
  • 生物信息学方法 I: University of Toronto
  • 化学生物学: University of Geneva
  • 细胞信号传导的基本原理: Korea Advanced Institute of Science and Technology(KAIST)
  • 大数据、基因和医学: The State University of New York
  • 基因组学:解码生命的通用语言: University of Illinois Urbana-Champaign
  • Data Visualization for Genome Biology: University of Toronto
  • Optimize and Manage Your ML Codebase: Coursera

您可以在 Algorithms 中学到的技能

图形 (22)
数学优化 (21)
计算机程序 (20)
数据数据结构 (19)
解决问题 (19)
代数 (12)
计算机视觉 (10)
离散数学 (10)
图论 (10)
图像处理 (10)
线性代数 (10)
强化学习 (10)

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