The State University of New York
大数据、基因和医学
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大数据、基因和医学

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深入了解一个主题并学习基础知识。
4.2

(285 条评论)

高级设置 等级
面向相关领域的从业人员而设计
灵活的计划
4 周 在 10 小时 一周
自行安排学习进度
91%
大多数学生喜欢此课程
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作业

43 项作业

授课语言:英语(English)

了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

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该课程共有6个模块

通过本模块的学习,您将能够 1.找到并下载用于基因和医学数据分析的文件。2. 使用 R 语言打开文件并预处理数据。3. 编写 R 脚本,以替换缺失值、规范化数据、离散化数据和采样数据。

涵盖的内容

11个视频2篇阅读材料6个作业1个讨论话题

通过本模块的学习,您将能够 1.找到并下载用于基因和医学数据分析的文件。2. 使用 R 语言打开文件并预处理数据。3. 编写 R 脚本,以替换缺失值、规范化数据、离散化数据和采样数据。

涵盖的内容

13个视频4篇阅读材料8个作业1个讨论话题2个非评分实验室

通过本模块的学习,你将能够 1.从高维数据集中选择特征。2. 评估特征选择方法的性能。编写 R 脚本,从涉及基因表达的数据集中选择特征。

涵盖的内容

9个视频4篇阅读材料6个作业1个讨论话题2个非评分实验室

通过本模块的学习,您将能够 1.建立分类和预测模型。2. 评估分类和预测方法的性能。编写 R 脚本,根据基因表达对疾病进行分类和预测。

涵盖的内容

12个视频4篇阅读材料10个作业1个讨论话题1个非评分实验室

通过本模块的学习,您将能够 1.列出不同类型的基因改变。比较和对比检测基因突变的方法。比较和对比检测甲基化的方法。对比检测拷贝数变异的方法。量化基因组改变。将基因组改变与基因的差异表达联系起来。用 R 语言编写程序,确定基因改变及其与基因表达的关系。

涵盖的内容

9个视频4篇阅读材料8个作业1个讨论话题1个非评分实验室

通过本模块的学习,您将能够 1.在生物医学数据中找到涉及基因的群集。 2. 分析和可视化生物通路。 3.编写聚类和通路分析的 R 脚本。

涵盖的内容

12个视频5篇阅读材料5个作业1个讨论话题1个非评分实验室

位教师

授课教师评分
4.3 (64个评价)
Isabelle Bichindaritz
The State University of New York
1 门课程36,772 名学生

提供方

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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展

Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情,我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程,Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好:它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'

学生评论

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已于 Feb 16, 2023审阅

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4

已于 Jun 15, 2018审阅

AM
5

已于 Nov 28, 2018审阅

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