Über diesen Kurs

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This course distills for you expert knowledge and skills mastered by professionals in Health Big Data Science and Bioinformatics. You will learn exciting facts about the human body biology and chemistry, genetics, and medicine that will be intertwined with the science of Big Data and skills to harness the avalanche of data openly available at your fingertips and which we are just starting to make sense of. We’ll investigate the different steps required to master Big Data analytics on real datasets, including Next Generation Sequencing data, in a healthcare and biological context, from preparing data for analysis to completing the analysis, interpreting the results, visualizing them, and sharing the results.
Needless to say, when you master these high-demand skills, you will be well positioned to apply for or move to positions in biomedical data analytics and bioinformatics. No matter what your skill levels are in biomedical or technical areas, you will gain highly valuable new or sharpened skills that will make you stand-out as a professional and want to dive even deeper in biomedical Big Data. It is my hope that this course will spark your interest in the vast possibilities offered by publicly available Big Data to better understand, prevent, and treat diseases.

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Zertifikat zur Vorlage

Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat

100 % online

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Stufe „Fortgeschritten“

Ca. 40 Stunden zum Abschließen

Englisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

Bioinformatics
Data Clustering Algorithms
Big Data
R Programming

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Stufe „Fortgeschritten“

Ca. 40 Stunden zum Abschließen

Englisch

Dozent

Dozentenbewertung

4,38/5 (52 Bewertungen)

Isabelle Bichindaritz

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Inhaltsbewertung90%(2,161 Bewertungen)

Woche1

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 the Course1mIntroduction to Module1mDNA and Genes9mRNA and Proteins6mTranscription Process4mTranscription Animation1mTranslation Process5mTranslation Animation2mData, Variables, and Big Datasets6mWorking with cBioPortal - Genetic Data Analysis9mWorking with cBioPortal - Gene Networks9m

2 Lektüren

Module 1 cBioPortal Data Analytics10mModule 1 Resources10m

6 praktische Übungen

DNA, RNA, Genes, and Proteins30mTranscription and Translation Processes30mData, Variables, and Big Datasets30mWorking with cBioPortal30mModule 1 Quiz30mModule 1 cBioPortal Data Analytics30m

Woche2

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

Introduction to Module4mDatasets and Files10mData Sources11mImportance of Data Preprocessing4mData Preprocessing Tasks2mReplacing Missing Values3mData Normalization9mData Discretization5mFeature Selection3mData Sampling2mPrinciples of R6mR Language1mJupyter Notebooks 1017m

4 Lektüren

Jupyter Notebooks Essentials10mNotebook Module 2 Tutorial10mModule 2 R Data Preprocessing10mModule 2 Resources10m

8 praktische Übungen

Datasets and Files30mData Preprocessing Tasks30mReplacing Missing Values30mNormalization and Discretization30mData Reduction30mWorking with R30mModule 2 Quiz30mModule 2 R Data Preprocessing30m

Woche3

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

Introduction to Module2mOverview of Feature Selection Methods13mFilter Methods4mWrapper Methods4mEvaluation Schemes7mSelecting Differentially Expressed Genes3mHeatmaps6mR Scripts for Feature Selection3mJupyter Notebooks 1017m

4 Lektüren

Notebook Module 3 Tutorial10mJupyter Notebooks Essentials10mModule 3 R Finding Differentially Expressed Genes10mModule 3 Resources10m

6 praktische Übungen

Feature Selection Methods30mEvaluation Schemes30mDifferentially Expressed Genes30mHeatmaps30mModule 3 Quiz30mModule 3 R Finding Differentially Expressed Genes30m

Woche4

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

Introduction to Module9Overview of Classification and Prediction Methods8mClassification Methods Based on Analogy12mClassification Methods Based on Rules13mClassification Methods Based on Neural Networks7mClassification Methods Based on Statistics3mClassification Methods Based on Probabilities7mPrediction Methods4mEvaluation Schemes13mPrediction Workflow4mR Scripts for Prediction1mJupyter Notebooks 1017m

4 Lektüren

Jupyter Notebooks Essentials10mNotebook Module 4 Tutorial10mModule 4 R Predicting Diseases from Genes10mModule 4 Resources10m

10 praktische Übungen

Overview30mClassification with Analogy30mClassification based on Rules30mClassification with Neural Networks30mClassification based on Statistics30mClassification based on Probabilities30mPrediction Models30mEvaluation Schemes30mModule 4 Quiz30mModule 4 R Predicting Diseases from Genes30m

Woche5

Woche 5

7 Stunden zum Abschließen

Determining Gene Alterations

After this module, you will be able to

1. List different types of gene alterations. 2. Compare and contrast methods for detecting gene mutations. 3. Compare and contrast methods for detecting methylation. 4. Compare and contrast methods for detecting copy number variations. 5. Quantify genomic alterations. 6. Connect genomic alterations to differential expression of genes. 7. Write programs in R for determining gene alterations and their relationship with gene expression.

7 Stunden zum Abschließen

9 Videos (Gesamt 81 min), 4 Lektüren, 8 Quiz

9 Videos

Introduction to Module1mOverview of Gene Alterations16mGenetic Mutations9mFinding Genetic Mutations7mMethylation8mCopy Number Alterations10mGenomic Alterations and Gene Expressions16mR Scripts for Gene Alterations1mJupyter Notebooks 1017m

4 Lektüren

Notebook Module 5 Tutorial10mJupyter Notebooks Essentials10mModule 5 R Gene Alterations10mModule 5 Resources10m

8 praktische Übungen

Gene Alterations30mGene Mutations30mMethylation30mCopy Number Alterations30mGenomic Alterations and Gene Expressions30mModule 5 Quiz (Temporary)30mModule 5 Quiz30mModule 5 R Gene Alterations30m

Woche6

Woche 6

6 Stunden zum Abschließen

Clustering and Pathway Analysis

6 Stunden zum Abschließen

12 Videos (Gesamt 73 min), 5 Lektüren, 5 Quiz

12 Videos

Introduction to Module2mOverview of Clustering Methods7mSimilarity Assessment8mClustering with KMeans7mDensity Based Clustering4mHierarchical Clustering6mPathway Analysis12mPathway Discovery7mPathway Visualization6mR Scripts for Clustering and Pathway Analysis1mJupyter Notebooks 1017mConcluding Remarks1m

5 Lektüren

Jupyter Notebooks Essentials10mNotebook Module 6 Tutorial10mModule 6 R Clustering and Pathways10mModule 6 Resources10mAcknowledgements10m

5 praktische Übungen

Clustering30mClustering Methods30mPathways30mModule 6 Quiz30mModule 6 R Clustering and Pathways30m

Bewertungen

4.2

88 Bewertungen

5 stars
54,47 %
4 stars
29,18 %
3 stars
8,56 %
2 stars
2,33 %
1 star
5,44 %

Top-Bewertungen von BIG DATA, GENES, AND MEDICINE

von HH6. März 2017

The course is amazing, I want to purchase the course but it is not being working...I don't know what is the problem.

von SM2. Juli 2022

it was a good and useful course. it just needs an update because of some changes in the cbioportal.

von MP23. Mai 2020

A very informative course . I learn so many things from this course and this course has very good coverage in data and its analysis. thank you so much for providing this course

von LF18. Okt. 2020

This course is fully amazing as it combine biology and computational skills. If you are looking for an induction to bioinformatics, this is undoubtedly the course to take.

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Häufig gestellte Fragen

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