Über diesen Kurs

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Karriereergebnisse der Lernenden

50%

nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf

43%

ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs

20%

erhalten Sie eine Gehaltserhöhung oder Beförderung
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Fortgeschritten“
Ca. 40 Stunden zum Abschließen
Englisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

BioinformaticsData Clustering AlgorithmsBig DataR Programming

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Ca. 40 Stunden zum Abschließen
Englisch

von

Placeholder

The State University of New York

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

InhaltsbewertungThumbs Up90%(1,664 Bewertungen)Info
Woche
1

Woche 1

4 Stunden zum Abschließen

Genes and Data

4 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 59 min), 2 Lektüren, 6 Quiz
11 Videos
Introduction to Module1m
DNA and Genes9m
RNA and Proteins6m
Transcription Process4m
Transcription Animation1m
Translation Process5m
Translation Animation2m
Data, Variables, and Big Datasets6m
Working with cBioPortal - Genetic Data Analysis9m
Working with cBioPortal - Gene Networks9m
2 Lektüren
Module 1 cBioPortal Data Analytics10m
Module 1 Resources10m
6 praktische Übungen
DNA, RNA, Genes, and Proteins30m
Transcription and Translation Processes30m
Data, Variables, and Big Datasets30m
Working with cBioPortal30m
Module 1 Quiz30m
Module 1 cBioPortal Data Analytics30m
Woche
2

Woche 2

8 Stunden zum Abschließen

Preparing Datasets for Analysis

8 Stunden zum Abschließen
13 Videos (Gesamt 75 min), 4 Lektüren, 8 Quiz
13 Videos
Datasets and Files10m
Data Sources11m
Importance of Data Preprocessing4m
Data Preprocessing Tasks2m
Replacing Missing Values3m
Data Normalization9m
Data Discretization5m
Feature Selection3m
Data Sampling2m
Principles of R6m
R Language1m
Jupyter Notebooks 1017m
4 Lektüren
Jupyter Notebooks Essentials10m
Notebook Module 2 Tutorial10m
Module 2 R Data Preprocessing10m
Module 2 Resources10m
8 praktische Übungen
Datasets and Files30m
Data Preprocessing Tasks30m
Replacing Missing Values30m
Normalization and Discretization30m
Data Reduction30m
Working with R30m
Module 2 Quiz30m
Module 2 R Data Preprocessing30m
Woche
3

Woche 3

7 Stunden zum Abschließen

Finding Differentially Expressed Genes

7 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 53 min), 4 Lektüren, 6 Quiz
9 Videos
Overview of Feature Selection Methods13m
Filter Methods4m
Wrapper Methods4m
Evaluation Schemes7m
Selecting Differentially Expressed Genes3m
Heatmaps6m
R Scripts for Feature Selection3m
Jupyter Notebooks 1017m
4 Lektüren
Notebook Module 3 Tutorial10m
Jupyter Notebooks Essentials10m
Module 3 R Finding Differentially Expressed Genes10m
Module 3 Resources10m
6 praktische Übungen
Feature Selection Methods30m
Evaluation Schemes30m
Differentially Expressed Genes30m
Heatmaps30m
Module 3 Quiz30m
Module 3 R Finding Differentially Expressed Genes30m
Woche
4

Woche 4

8 Stunden zum Abschließen

Predicting Diseases from Genes

8 Stunden zum Abschließen
12 Videos (Gesamt 85 min), 4 Lektüren, 10 Quiz
12 Videos
Overview of Classification and Prediction Methods8m
Classification Methods Based on Analogy12m
Classification Methods Based on Rules13m
Classification Methods Based on Neural Networks7m
Classification Methods Based on Statistics3m
Classification Methods Based on Probabilities7m
Prediction Methods4m
Evaluation Schemes13m
Prediction Workflow4m
R Scripts for Prediction1m
Jupyter Notebooks 1017m
4 Lektüren
Jupyter Notebooks Essentials10m
Notebook Module 4 Tutorial10m
Module 4 R Predicting Diseases from Genes10m
Module 4 Resources10m
10 praktische Übungen
Overview30m
Classification with Analogy30m
Classification based on Rules30m
Classification with Neural Networks30m
Classification based on Statistics30m
Classification based on Probabilities30m
Prediction Models30m
Evaluation Schemes30m
Module 4 Quiz30m
Module 4 R Predicting Diseases from Genes30m

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Häufig gestellte Fragen

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