Über diesen Kurs

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Karriereergebnisse der Lernenden

40%

nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf

38%

ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs

17%

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.
Ca. 9 Stunden zum Abschließen
Englisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

StatisticsData AnalysisR ProgrammingBiostatistics

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Englisch

von

Placeholder

Johns Hopkins University

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

InhaltsbewertungThumbs Up92%(1,290 Bewertungen)Info
Woche
1

Woche 1

3 Stunden zum Abschließen

Module 1

3 Stunden zum Abschließen
21 Videos (Gesamt 129 min), 3 Lektüren, 1 Quiz
21 Videos
What is Statistics?2m
Finding Statistics You Can Trust (4:44)4m
Getting Help (3:44)3m
What is Data? (4:28)4m
Representing Data (5:23)5m
Module 1 Overview (1:07)1m
Reproducible Research (3:42)3m
Achieving Reproducible Research (5:02)5m
R Markdown (6:26)6m
The Three Tables in Genomics (2:10)2m
The Three Tables in Genomics (in R) (3:46)3m
Experimental Design: Variability, Replication, and Power (14:17)14m
Experimental Design: Confounding and Randomization (9:26)9m
Exploratory Analysis (9:21)9m
Exploratory Analysis in R Part I (7:22)7m
Exploratory Analysis in R Part II (10:07)10m
Exploratory Analysis in R Part III (7:26)7m
Data Transforms (7:31)7m
Clustering (8:43)8m
Clustering in R (9:09)9m
3 Lektüren
Syllabus10m
Pre Course Survey10m
Introduction and Materials10m
1 praktische Übung
Module 1 Quiz30m
Woche
2

Woche 2

2 Stunden zum Abschließen

Module 2

2 Stunden zum Abschließen
14 Videos (Gesamt 97 min)
14 Videos
Dimension Reduction (12:13)12m
Dimension Reduction (in R) (8:48)8m
Pre-processing and Normalization (11:26)11m
Quantile Normalization (in R) (4:49)4m
The Linear Model (6:50)6m
Linear Models with Categorical Covariates (4:08)4m
Adjusting for Covariates (4:16)4m
Linear Regression in R (13:03)13m
Many Regressions at Once (3:50)3m
Many Regressions in R (7:21)7m
Batch Effects and Confounders (7:11)7m
Batch Effects in R: Part A (8:18)8m
Batch Effects in R: Part B (3:50)3m
1 praktische Übung
Module 2 Quiz30m
Woche
3

Woche 3

2 Stunden zum Abschließen

Module 3

2 Stunden zum Abschließen
15 Videos (Gesamt 86 min)
15 Videos
Logistic Regression (7:03)7m
Regression for Counts (5:02)5m
GLMs in R (9:28)9m
Inference (4:18)4m
Null and Alternative Hypotheses (4:45)4m
Calculating Statistics (5:11)5m
Comparing Models (7:08)7m
Calculating Statistics in R9m
Permutation (3:26)3m
Permutation in R (3:33)3m
P-values (6:04)6m
Multiple Testing (8:25)8m
P-values and Multiple Testing in R: Part A (5:58)5m
P-values and Multiple Testing in R: Part B (4:23)4m
1 praktische Übung
Module 3 Quiz30m
Woche
4

Woche 4

2 Stunden zum Abschließen

Module 4

2 Stunden zum Abschließen
14 Videos (Gesamt 74 min), 1 Lektüre, 1 Quiz
14 Videos
Gene Set Enrichment (4:19)4m
More Enrichment (3:59)3m
Gene Set Analysis in R (7:43)7m
The Process for RNA-seq (3:59)3m
The Process for Chip-Seq (5:25)5m
The Process for DNA Methylation (5:03)5m
The Process for GWAS/WGS (6:12)6m
Combining Data Types (eQTL) (6:04)6m
eQTL in R (10:36)10m
Researcher Degrees of Freedom (5:49)5m
Inference vs. Prediction (8:52)8m
Knowing When to Get Help (2:31)2m
Statistics for Genomic Data Science Wrap-Up (1:53)1m
1 Lektüre
Post Course Survey10m
1 praktische Übung
Module 4 Quiz30m

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