Statistik für Genomische Datenwissenschaft

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Statistik für Genomische Datenwissenschaft

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Genomische Datenwissenschaft“

Dozent: Jeff Leek, PhD

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Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Statistische Methoden
Kategorie: Statistische Hypothesenprüfung
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Statistische Modellierung
Kategorie: Biostatistik
Kategorie: Statistische Inferenz
Kategorie: Logistische Regression
Kategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
Kategorie: Bioinformatik
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Statistik
Kategorie: Daten-Pipelines

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: R Programmierung

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Genomische Datenwissenschaft“

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In diesem Kurs gibt es 4 Module

Eine Einführung in die Statistik, die hinter den beliebtesten genomischen Datenforschungsprojekten steht. Dies ist der sechste Kurs im Rahmen der Genomic Big Data Science Specialization der Johns Hopkins University.

Dieser Kurs ist so aufgebaut, dass er die wichtigsten konzeptionellen Ideen der Normalisierung, der explorativen Analyse, der linearen Modellierung, des Testens und des multiplen Testens trifft, die in genomischen Studien immer wieder auftauchen.

Das ist alles enthalten

21 Videos3 Lektüren1 Aufgabe

21 VideosInsgesamt 129 Minuten

Willkommen bei Statistik für Genomische Datenwissenschaft3 Minuten
Was ist Statistik?3 Minuten
Statistiken finden, denen Sie vertrauen können (4:44)5 Minuten
Hilfe holen (3:44)4 Minuten
Was sind Daten? (4:28)4 Minuten
Darstellung von Daten (5:23)5 Minuten
Modul 1 Überblick (1:07)1 Minute
Reproduzierbare Forschung (3:42)4 Minuten
Reproduzierbare Forschung erreichen (5:02)5 Minuten
R Abschlag (6:26)6 Minuten
Die drei Tische in der Genomik (2:10)2 Minuten
Die drei Tische in der Genomik (in R) (3:46)4 Minuten
Versuchsplanung: Variabilität, Replikation und Leistung (14:17)14 Minuten
Versuchsplanung: Verwechslungsgefahr und Randomisierung (9:26)9 Minuten
Sondierende Analyse (9:21)9 Minuten
Explorative Analyse in R Teil I (7:22)7 Minuten
Explorative Analyse in R Teil II (10:07)10 Minuten
Explorative Analyse in R Teil III (7:26)7 Minuten
Datenumwandlungen (7:31)8 Minuten
Clustering (8:43)9 Minuten
Clustering in R (9:09)9 Minuten

3 LektürenInsgesamt 30 Minuten

Syllabus10 Minuten
Umfrage vor dem Kurs10 Minuten
Einführung und Materialien10 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 30 Minuten

Modul 1 Quiz30 Minuten

Diese Woche werden wir uns mit der Vorverarbeitung, der linearen Modellierung und den Batch-Effekten beschäftigen.

Das ist alles enthalten

14 Videos1 Aufgabe

14 VideosInsgesamt 97 Minuten

Modul 2 Überblick (1:12)1 Minute
Reduzierung der Dimensionen (12:13)12 Minuten
Reduzierung der Dimensionen (in R) (8:48)9 Minuten
Vorverarbeitung und Normalisierung (11:26)11 Minuten
Quantile Normalisierung (in R) (4:49)5 Minuten
Das lineare Modell (6:50)7 Minuten
Lineare Modelle mit kategorialen Kovariaten (4:08)4 Minuten
Anpassen für Kovariaten (4:16)4 Minuten
Lineare Regression in R (13:03)13 Minuten
Viele Regressionen auf einmal (3:50)4 Minuten
Viele Regressionen in R (7:21)7 Minuten
Batch-Effekte und Störfaktoren (7:11)7 Minuten
Batch-Effekte in R: Teil A (8:18)8 Minuten
Batch-Effekte in R: Teil B (3:50)4 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 30 Minuten

Modul 2 Quiz30 Minuten

In dieser Woche behandeln wir die Modellierung nicht-kontinuierlicher Ergebnisse (wie binäre oder Zähldaten), Hypothesentests und multiple Hypothesentests.

Das ist alles enthalten

15 Videos1 Aufgabe

15 VideosInsgesamt 86 Minuten

Modul 3 Überblick (1:07)1 Minute
Logistische Regression (7:03)7 Minuten
Regression für Zählungen (5:02)5 Minuten
GLMs in R (9:28)9 Minuten
Schlussfolgerung (4:18)4 Minuten
Null- und Alternativhypothesen (4:45)5 Minuten
Berechnen von Statistiken (5:11)5 Minuten
Modelle im Vergleich (7:08)7 Minuten
Berechnen von Statistiken in R10 Minuten
Permutation (3:26)3 Minuten
Permutation in R (3:33)4 Minuten
P-Werte (6:04)6 Minuten
Mehrere Tests (8:25)8 Minuten
P-Werte und Mehrfachtests in R: Teil A (5:58)6 Minuten
P-Werte und Mehrfachtests in R: Teil B (4:23)4 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 30 Minuten

Modul 3 Quiz30 Minuten

In dieser Woche werden wir viele der allgemeinen Pipelines behandeln, die für die Analyse bestimmter Datentypen wie RNA-seq, GWAS, ChIP-Seq und DNA-Methylierungsstudien verwendet werden.

Das ist alles enthalten

14 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

14 VideosInsgesamt 74 Minuten

Modul 4 Überblick (1:21)1 Minute
Anreicherung von Gensätzen (4:19)4 Minuten
Mehr Anreicherung (3:59)4 Minuten
Gensatzanalyse in R (7:43)8 Minuten
Der Prozess für RNA-seq (3:59)4 Minuten
Der Prozess für Chip-Seq (5:25)5 Minuten
Der Prozess der DNA-Methylierung (5:03)5 Minuten
Der Prozess für GWAS/WGS (6:12)6 Minuten
Kombinieren von Datentypen (eQTL) (6:04)6 Minuten
eQTL in R (10:36)11 Minuten
Freiheitsgrade des Forschers (5:49)6 Minuten
Inferenz vs. Vorhersage (8:52)9 Minuten
Wissen, wann man Hilfe braucht (2:31)3 Minuten
Statistik für Genomic Data Science Nachbereitung (1:53)2 Minuten

1 LektüreInsgesamt 10 Minuten

Umfrage nach dem Kurs10 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 30 Minuten

Modul 4 Quiz30 Minuten

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Dozent

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Bioconductor for Genomic Data Science
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Status: Kostenloser Testzeitraum
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Command Line Tools for Genomic Data Science
Kurs

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

5 stars
54,61 %
4 stars
26,64 %
3 stars
11,34 %
2 stars
2,11 %
1 star
5,27 %

Zeigt 3 von 379 an

Geprüft am 11. Feb. 2017

Overall, a very good course. Not without its flaws (inconsistent video audio levels), but I have walked away knowing far more about Genomic Data Science than I expected to.

Geprüft am 8. Apr. 2021

This is the best. It opens my eye for genomic data analysis.

Geprüft am 15. Juli 2019

It is really great that told me lots of basic statistical information that I didn't know.

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Häufig gestellte Fragen

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