课程信息
4.1
140 个评分
26 个审阅
专项课程

第 7 门课程(共 8 门)

100% 在线

100% 在线

立即开始,按照自己的计划学习。
可灵活调整截止日期

可灵活调整截止日期

根据您的日程表重置截止日期。
完成时间(小时)

完成时间大约为18 小时

建议:6 hours/week...
可选语言

英语(English)

字幕:英语(English)

您将获得的技能

StatisticsData AnalysisR ProgrammingBiostatistics
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教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

1
完成时间(小时)
完成时间为 3 小时

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 个视频 (总计 129 分钟), 3 个阅读材料, 1 个测验
Video21 个视频
What is Statistics?2分钟
Finding Statistics You Can Trust (4:44)4分钟
Getting Help (3:44)3分钟
What is Data? (4:28)4分钟
Representing Data (5:23)5分钟
Module 1 Overview (1:07)1分钟
Reproducible Research (3:42)3分钟
Achieving Reproducible Research (5:02)5分钟
R Markdown (6:26)6分钟
The Three Tables in Genomics (2:10)2分钟
The Three Tables in Genomics (in R) (3:46)3分钟
Experimental Design: Variability, Replication, and Power (14:17)14分钟
Experimental Design: Confounding and Randomization (9:26)9分钟
Exploratory Analysis (9:21)9分钟
Exploratory Analysis in R Part I (7:22)7分钟
Exploratory Analysis in R Part II (10:07)10分钟
Exploratory Analysis in R Part III (7:26)7分钟
Data Transforms (7:31)7分钟
Clustering (8:43)8分钟
Clustering in R (9:09)9分钟
Reading3 个阅读材料
Syllabus10分钟
Pre Course Survey10分钟
Introduction and Materials10分钟
Quiz1 个练习
Module 1 Quiz20分钟
2
完成时间(小时)
完成时间为 2 小时

Module 2

This week we will cover preprocessing, linear modeling, and batch effects....
Reading
14 个视频 (总计 97 分钟), 1 个测验
Video14 个视频
Dimension Reduction (12:13)12分钟
Dimension Reduction (in R) (8:48)8分钟
Pre-processing and Normalization (11:26)11分钟
Quantile Normalization (in R) (4:49)4分钟
The Linear Model (6:50)6分钟
Linear Models with Categorical Covariates (4:08)4分钟
Adjusting for Covariates (4:16)4分钟
Linear Regression in R (13:03)13分钟
Many Regressions at Once (3:50)3分钟
Many Regressions in R (7:21)7分钟
Batch Effects and Confounders (7:11)7分钟
Batch Effects in R: Part A (8:18)8分钟
Batch Effects in R: Part B (3:50)3分钟
Quiz1 个练习
Module 2 Quiz20分钟
3
完成时间(小时)
完成时间为 2 小时

Module 3

This week we will cover modeling non-continuous outcomes (like binary or count data), hypothesis testing, and multiple hypothesis testing....
Reading
15 个视频 (总计 86 分钟), 1 个测验
Video15 个视频
Logistic Regression (7:03)7分钟
Regression for Counts (5:02)5分钟
GLMs in R (9:28)9分钟
Inference (4:18)4分钟
Null and Alternative Hypotheses (4:45)4分钟
Calculating Statistics (5:11)5分钟
Comparing Models (7:08)7分钟
Calculating Statistics in R9分钟
Permutation (3:26)3分钟
Permutation in R (3:33)3分钟
P-values (6:04)6分钟
Multiple Testing (8:25)8分钟
P-values and Multiple Testing in R: Part A (5:58)5分钟
P-values and Multiple Testing in R: Part B (4:23)4分钟
Quiz1 个练习
Module 3 Quiz20分钟
4
完成时间(小时)
完成时间为 2 小时

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 个视频 (总计 74 分钟), 1 个阅读材料, 1 个测验
Video14 个视频
Gene Set Enrichment (4:19)4分钟
More Enrichment (3:59)3分钟
Gene Set Analysis in R (7:43)7分钟
The Process for RNA-seq (3:59)3分钟
The Process for Chip-Seq (5:25)5分钟
The Process for DNA Methylation (5:03)5分钟
The Process for GWAS/WGS (6:12)6分钟
Combining Data Types (eQTL) (6:04)6分钟
eQTL in R (10:36)10分钟
Researcher Degrees of Freedom (5:49)5分钟
Inference vs. Prediction (8:52)8分钟
Knowing When to Get Help (2:31)2分钟
Statistics for Genomic Data Science Wrap-Up (1:53)1分钟
Reading1 个阅读材料
Post Course Survey10分钟
Quiz1 个练习
Module 4 Quiz10分钟
4.1
26 个审阅Chevron Right
职业方向

25%

完成这些课程后已开始新的职业生涯
工作福利

33%

通过此课程获得实实在在的工作福利
职业晋升

25%

加薪或升职

热门审阅

创建者 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!

创建者 LRMay 23rd 2016

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

讲师

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Jeff Leek, PhD

Associate Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health

关于 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....

关于 Genomic Data Science 专项课程

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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