This class provides an introduction to the Python programming language and the iPython notebook. This is the third course in the Genomic Big Data Science Specialization from Johns Hopkins University.
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Genomic Data Science
von
Spezialisierung Genomic Data ScienceJohns Hopkins UniversityÜber diesen Kurs
90,228 kürzliche Aufrufe
Karriereergebnisse der Lernenden
40%
nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf
33%
ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Kurs 3 von 8 in
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Ca. 6 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch
Kompetenzen, die Sie erwerben
BioinformaticsBiopythonPython ProgrammingGenomics
Karriereergebnisse der Lernenden
40%
nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf
33%
ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Kurs 3 von 8 in
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Ca. 6 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch
von
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.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
2 Stunden zum Abschließen
Week One
This week we will have an overview of Python and take the first steps towards programming.
2 Stunden zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 58 min), 3 Lektüren, 2 Quiz
5 Videos
Lecture 2.1 - First Steps Toward Programming Part 110m
Lecture 2.2 - First Steps Toward Programming Part 215m
Lecture 2.3 - First Steps Toward Programming Part 3 (8:57)8m
Lecture 2.4 - First Steps Toward Programming Part 4 (9:58)9m
3 Lektüren
Welcome10m
Pre-Course Survey10m
Syllabus10m
2 praktische Übungen
Lecture 1 Quiz6m
Lecture 2 Quiz24m
1 Stunde zum Abschließen
Week Two
In this module, we'll be taking a look at Data Structures and Ifs and Loops.
1 Stunde zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 50 min)
4 Videos
Lecture 3.2: Data Structures Part 2 (10:41)10m
Lecture 4.1: Ifs and Loops Part 1 (11:26)11m
Lecture 4.2: Ifs and Loops Part 2 (15:28)15m
2 praktische Übungen
Lecture 3 Quiz20m
Lecture 4 Quiz20m
1 Stunde zum Abschließen
Week Three
In this module, we have a long three-part lecture on Functions as well as a 10-minute look at Modules and Packages.
1 Stunde zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 38 min)
4 Videos
Lecture 5.2: Functions Part 2 (8:20)8m
Lecture 5.3: Functions Part 3 (13:24)13m
Lecture 6: Modules and Packages (10:32)10m
2 praktische Übungen
Lecture 5 Quiz20m
Lecture 6 Quiz12m
2 Stunden zum Abschließen
Week Four
In this module, we have another long three-part lecture, this time about Communicating with the Outside, as well as a final lecture about Biopython.
2 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 46 min), 2 Lektüren, 3 Quiz
4 Videos
Lecture 7.2: Communicating with the Outside Part 2 (7:38)7m
Lecture 7.3: Communicating with the Outside Part 3 (17:42)17m
Lecture 8: Biopython (13:32)13m
2 Lektüren
Final Exam Instructions10m
Post Course Survey10m
3 praktische Übungen
Lecture 7 Quiz10m
Lecture 8 Quiz10m
Final Exam (Read Instructions First)20m
Bewertungen
Top-Bewertungen von PYTHON FOR GENOMIC DATA SCIENCE
von AD14. Juni 2020
This course teaches you basics only, but when the questions are asked in the quiz they are no where related to what has been taught, and the level of difficulty of those questions is really high.
von SM28. Apr. 2020
The lectures were very good. However, the final exam was poor with unclear instructions on how to solve the questions. Also, the final exam questions and the lectures were not very related.
von KR16. Juli 2018
A very good course for its length and the amount of time it requires. It improved my python skills and knowledge of Genomics. I'm more engaged in my pursuits than before taking the course.
von MK13. Dez. 2016
Started very easy, but became quite hard at the end. Nicely structured and conveyes everything that is needed. However, sometimes I missed why specific tools have been used and not others.
Über den Spezialisierung Genomic Data Science
With genomics sparks a revolution in medical discoveries, it becomes imperative to be able to better understand the genome, and be able to leverage the data and information from genomic datasets. Genomic Data Science is the field that applies statistics and data science to the genome.
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, along with a variety of software implementation tools like Python, R, Bioconductor, and Galaxy.
This Specialization is designed to serve as both a standalone introduction to genomic data science or as a perfect compliment to a primary degree or postdoc in biology, molecular biology, or genetics, for scientists in these fields seeking to gain familiarity in data science and statistical tools to better interact with the data in their everyday work.
To audit Genomic Data Science courses for free, visit https://www.coursera.org/jhu, click the course, click Enroll, and select Audit. Please note that you will not receive a Certificate of Completion if you choose to Audit.
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:
- The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
- The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
Was bekomme ich, wenn ich diese Spezialisierung abonniere?
Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse der Spezialisierung und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein Zertifikat. Ihr elektronisches Zertifikat wird zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.
Wie erfolgen Rückerstattungen?
Wenn Sie ein Abonnement abgeschlossen haben, erhalten Sie eine 7-tägige, kostenlose Testversion, die Sie gebührenfrei wieder kündigen können. Danach gewähren wir keine Rückerstattungen mehr, aber Sie können Ihr Abonnement jederzeit kündigen. Lesen Sie unsere vollständige Rückerstattungsrichtlinie.
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja, Coursera bietet für Kursteilnehmer, die sich die Kursgebühr nicht leisten können, finanzielle Unterstützung an. Bewerben Sie sich dafür, indem Sie auf den Link für finanzielle Unterstützung links unter der Schaltfläche „Anmelden“ klicken. Sie werden zum Ausfüllen eines Antrags aufgefordert und werden bei Genehmigung benachrichtigt. Diesen Schritt müssen Sie für jeden Kurs der Spezialisierung ausführen, auch für das Abschlussprojekt. Mehr erfahren
Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..
