Acerca de este Curso

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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.

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Certificado para compartir

Obtén un certificado al finalizar

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Laboratorios de Coursera

Incluye proyectos de aprendizaje prácticos.

Obtén más información sobre los laboratorios de Coursera

Nivel avanzado

Aprox. 40 horas para completar

Inglés (English)

Habilidades que obtendrás

Bioinformatics
Data Clustering Algorithms
Big Data
R Programming

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Nivel avanzado

Aprox. 40 horas para completar

Inglés (English)

Instructor

Calificación del instructor

4,38/5 (52 calificaciones)

Isabelle Bichindaritz

Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenido90%(2,162 calificaciones)

Semana1

Semana 1

4 horas para completar

Genes and Data

4 horas para completar

11 videos (Total 59 minutos), 2 lecturas, 6 cuestionarios

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 lecturas

Module 1 cBioPortal Data Analytics10mModule 1 Resources10m

6 ejercicios de práctica

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

Semana2

Semana 2

8 horas para completar

Preparing Datasets for Analysis

8 horas para completar

13 videos (Total 75 minutos), 4 lecturas, 8 cuestionarios

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 lecturas

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

8 ejercicios de práctica

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

Semana3

Semana 3

7 horas para completar

Finding Differentially Expressed Genes

7 horas para completar

9 videos (Total 53 minutos), 4 lecturas, 6 cuestionarios

9 videos

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

4 lecturas

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

6 ejercicios de práctica

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

Semana4

Semana 4

8 horas para completar

Predicting Diseases from Genes

8 horas para completar

12 videos (Total 85 minutos), 4 lecturas, 10 cuestionarios

12 videos

Introduction to Module9sOverview 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 lecturas

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

10 ejercicios de práctica

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

Semana5

Semana 5

7 horas para completar

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 horas para completar

9 videos (Total 81 minutos), 4 lecturas, 8 cuestionarios

9 videos

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

4 lecturas

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

8 ejercicios de práctica

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

Semana6

Semana 6

6 horas para completar

Clustering and Pathway Analysis

6 horas para completar

12 videos (Total 73 minutos), 5 lecturas, 5 cuestionarios

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 lecturas

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

5 ejercicios de práctica

Clustering30mClustering Methods30mPathways30mModule 6 Quiz30mModule 6 R Clustering and Pathways30m

Reseñas

4.2

88 reseña

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

Principales reseñas sobre BIG DATA, GENES, AND MEDICINE

por BJ16 de feb. de 2023

I learned a lot, all thanks to SUNY and coursera for gradually making my dream a reality.

por HH24 de ago. de 2020

This course gives me a idea about my project.very informative course.thank you

por EM13 de ago. de 2022

Great place to start for those wanting to obtain a bioinformatic skill base. The skills I learned during this course have had a positive impact upon my current lab project. Well worth your time!

por AM28 de nov. de 2018

Should have focused more on the coding part. Rest of the course was informative and well structured.

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Preguntas Frecuentes

¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si compro el Certificado?
Cuando compras un Certificado, obtienes acceso a todos los materiales del curso, incluidas las tareas calificadas. Una vez que completes el curso, se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes participar del curso como oyente sin costo.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.

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