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.
Este curso forma parte de Programa Especializado - Genomic Data Science
Python for Genomic Data Science
ofrecido por
Acerca de este Curso
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Habilidades que obtendrás
BioinformaticsBiopythonPython ProgrammingGenomics
Programa - Qué aprenderás en este curso
Semana
12 horas para completar
Week One
This week we will have an overview of Python and take the first steps towards programming.
5 videos (Total 58 minutos), 3 readings, 2 quizzes
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 lecturas
Welcome10m
Pre-Course Survey10m
Syllabus10m
2 ejercicios de práctica
Lecture 1 Quiz6m
Lecture 2 Quiz24m
Semana
21 hora para completar
Week Two
In this module, we'll be taking a look at Data Structures and Ifs and Loops.
4 videos (Total 50 minutos), 2 quizzes
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 ejercicios de práctica
Lecture 3 Quiz20m
Lecture 4 Quiz20m
Semana
31 hora para completar
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.
4 videos (Total 38 minutos), 2 quizzes
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 ejercicios de práctica
Lecture 5 Quiz20m
Lecture 6 Quiz12m
Semana
42 horas para completar
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.
4 videos (Total 46 minutos), 2 readings, 3 quizzes
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 lecturas
Final Exam Instructions10m
Post Course Survey10m
3 ejercicios de práctica
Lecture 7 Quiz10m
Lecture 8 Quiz10m
Final Exam (Read Instructions First)20m
50%
comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos
42%
consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso
Principales revisiones sobre Python for Genomic Data Science
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.
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.
Instructores
Mihaela Pertea, PhD
Assistant ProfessorCenter for Computational Biology
Steven Salzberg, PhD
ProfessorBiomedical Engineering, Computer Science, and Biostatistics
Acerca de Universidad Johns Hopkins
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.
Acerca del programa especializado Genomic Data Science
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, Python, R, Bioconductor, and Galaxy. The sequence is a stand alone introduction to genomic data science or a perfect compliment to a primary degree or postdoc in biology, molecular biology, or genetics.
To audit Genomic Data Science courses for free, visit https://www.coursera.org/jhu, click the course, click Enroll, and select Audit.
Preguntas Frecuentes
¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
Una vez que te inscribes para obtener un Certificado, tendrás acceso a todos los videos, cuestionarios y tareas de programación (si corresponde). Las tareas calificadas por compañeros solo pueden enviarse y revisarse una vez que haya comenzado tu sesión. Si eliges explorar el curso sin comprarlo, es posible que no puedas acceder a determinadas tareas.
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. 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 auditar el curso sin costo.
¿Cuál es la política de reembolsos?
¿Hay ayuda económica disponible?
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