課程信息
4.1
138 個評分
26 個審閱
專項課程

第 7 門課程(共 8 門),位於

100% 在線

100% 在線

立即開始,按照自己的計劃學習。
可靈活調整截止日期

可靈活調整截止日期

根據您的日程表重置截止日期。
完成時間(小時)

完成時間大約為18 小時

建議:6 hours/week...
可選語言

英語(English)

字幕:英語(English)...

您將獲得的技能

StatisticsData AnalysisR ProgrammingBiostatistics
專項課程

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教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

1
完成時間(小時)
完成時間為 3 小時

Module 1

This course is structured to hit the key conceptual ideas of normalization, exploratory analysis, linear modeling, testing, and multiple testing that arise over and over in genomic studies. ...
Reading
21 個視頻(共 129 分鐘), 3 個閱讀材料, 1 個測驗
Video21 個視頻
What is Statistics?2分鐘
Finding Statistics You Can Trust (4:44)4分鐘
Getting Help (3:44)3分鐘
What is Data? (4:28)4分鐘
Representing Data (5:23)5分鐘
Module 1 Overview (1:07)1分鐘
Reproducible Research (3:42)3分鐘
Achieving Reproducible Research (5:02)5分鐘
R Markdown (6:26)6分鐘
The Three Tables in Genomics (2:10)2分鐘
The Three Tables in Genomics (in R) (3:46)3分鐘
Experimental Design: Variability, Replication, and Power (14:17)14分鐘
Experimental Design: Confounding and Randomization (9:26)9分鐘
Exploratory Analysis (9:21)9分鐘
Exploratory Analysis in R Part I (7:22)7分鐘
Exploratory Analysis in R Part II (10:07)10分鐘
Exploratory Analysis in R Part III (7:26)7分鐘
Data Transforms (7:31)7分鐘
Clustering (8:43)8分鐘
Clustering in R (9:09)9分鐘
Reading3 個閱讀材料
Syllabus10分鐘
Pre Course Survey10分鐘
Introduction and Materials10分鐘
Quiz1 個練習
Module 1 Quiz20分鐘
2
完成時間(小時)
完成時間為 2 小時

Module 2

This week we will cover preprocessing, linear modeling, and batch effects....
Reading
14 個視頻(共 97 分鐘), 1 個測驗
Video14 個視頻
Dimension Reduction (12:13)12分鐘
Dimension Reduction (in R) (8:48)8分鐘
Pre-processing and Normalization (11:26)11分鐘
Quantile Normalization (in R) (4:49)4分鐘
The Linear Model (6:50)6分鐘
Linear Models with Categorical Covariates (4:08)4分鐘
Adjusting for Covariates (4:16)4分鐘
Linear Regression in R (13:03)13分鐘
Many Regressions at Once (3:50)3分鐘
Many Regressions in R (7:21)7分鐘
Batch Effects and Confounders (7:11)7分鐘
Batch Effects in R: Part A (8:18)8分鐘
Batch Effects in R: Part B (3:50)3分鐘
Quiz1 個練習
Module 2 Quiz20分鐘
3
完成時間(小時)
完成時間為 2 小時

Module 3

This week we will cover modeling non-continuous outcomes (like binary or count data), hypothesis testing, and multiple hypothesis testing....
Reading
15 個視頻(共 86 分鐘), 1 個測驗
Video15 個視頻
Logistic Regression (7:03)7分鐘
Regression for Counts (5:02)5分鐘
GLMs in R (9:28)9分鐘
Inference (4:18)4分鐘
Null and Alternative Hypotheses (4:45)4分鐘
Calculating Statistics (5:11)5分鐘
Comparing Models (7:08)7分鐘
Calculating Statistics in R9分鐘
Permutation (3:26)3分鐘
Permutation in R (3:33)3分鐘
P-values (6:04)6分鐘
Multiple Testing (8:25)8分鐘
P-values and Multiple Testing in R: Part A (5:58)5分鐘
P-values and Multiple Testing in R: Part B (4:23)4分鐘
Quiz1 個練習
Module 3 Quiz20分鐘
4
完成時間(小時)
完成時間為 2 小時

Module 4

In this week we will cover a lot of the general pipelines people use to analyze specific data types like RNA-seq, GWAS, ChIP-Seq, and DNA Methylation studies. ...
Reading
14 個視頻(共 74 分鐘), 1 個閱讀材料, 1 個測驗
Video14 個視頻
Gene Set Enrichment (4:19)4分鐘
More Enrichment (3:59)3分鐘
Gene Set Analysis in R (7:43)7分鐘
The Process for RNA-seq (3:59)3分鐘
The Process for Chip-Seq (5:25)5分鐘
The Process for DNA Methylation (5:03)5分鐘
The Process for GWAS/WGS (6:12)6分鐘
Combining Data Types (eQTL) (6:04)6分鐘
eQTL in R (10:36)10分鐘
Researcher Degrees of Freedom (5:49)5分鐘
Inference vs. Prediction (8:52)8分鐘
Knowing When to Get Help (2:31)2分鐘
Statistics for Genomic Data Science Wrap-Up (1:53)1分鐘
Reading1 個閱讀材料
Post Course Survey10分鐘
Quiz1 個練習
Module 4 Quiz10分鐘
4.1
職業方向

25%

完成這些課程後已開始新的職業生涯
工作福利

83%

通過此課程獲得實實在在的工作福利
職業晉升

25%

加薪或升職

熱門審閱

創建者 ZMJun 28th 2018

The professor is really enthusiasm, so I was really impreesed by him. And his teaching is brief, and I can learn key points through the lectures. Great course!

創建者 LRMay 23rd 2016

I have really enjoyed the course and I have learnt different concepts relevant for my current study.\n\nYurany

講師

Avatar

Jeff Leek, PhD

Associate Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health

關於 Johns Hopkins University

The mission of The Johns Hopkins University is to educate its students and cultivate their capacity for life-long learning, to foster independent and original research, and to bring the benefits of discovery to the world....

關於 Genomic Data Science 專項課程

This specialization covers the concepts and tools to understand, analyze, and interpret data from next generation sequencing experiments. It teaches the most common tools used in genomic data science including how to use the command line, Python, R, Bioconductor, and Galaxy. The sequence is a stand alone introduction to genomic data science or a perfect compliment to a primary degree or postdoc in biology, molecular biology, or genetics. To audit Genomic Data Science courses for free, visit https://www.coursera.org/jhu, click the course, click Enroll, and select Audit....
Genomic Data Science

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