本课程为您提炼了健康大数据科学和生物信息学专业人士掌握的专业知识和技能。您将学习到有关人体生物学、化学、遗传学和医学的令人兴奋的知识，这些知识和技能将与大数据科学交织在一起，以利用您指尖上公开的大量数据，而我们才刚刚开始了解这些数据。我们将研究在医疗保健和生物背景下掌握真实数据集（包括下一代测序数据）的大数据分析所需的不同步骤，包括从准备分析数据到完成分析、解释结果、可视化结果和共享结果。 毋庸置疑，当您掌握了这些高需求技能后，您将能够很好地申请或转到生物医学数据分析和生物信息学领域的职位。无论您在生物医学或技术领域的技能水平如何，您都将获得非常有价值的新技能或更锐利的技能，使您脱颖而出，成为一名专业人士，并希望在生物医学大数据领域有更深入的研究。我希望本课程能激发您的兴趣，让您了解公开的大数据为更好地理解、预防和治疗疾病所提供的巨大可能性。
大数据、基因和医学
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
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
(66个评价)
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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BJ
已于 Feb 16, 2023审阅
I learned a lot, all thanks to SUNY and coursera for gradually making my dream a reality.
SM
已于 Jul 2, 2022审阅
it was a good and useful course. it just needs an update because of some changes in the cbioportal.
AE
已于 Jun 15, 2018审阅
I feel like I wanted to have practice with the material that was covered in the lecture
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Birla Institute of Technology & Science, Pilani
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