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
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Karriereergebnisse der Lernenden
40%
nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf
33%
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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
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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 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 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.
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 JD6. Okt. 2017
Easy to understand and very powerful examples. Not just it made me familiar with python, it also made it easy for me to teach to my students and inspire them to pursue python further.
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
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