我什么时候能看到讲座和作业？

要获得课程资料、作业和证书，您需要在注册课程时购买证书体验。您可以尝试免费试听，或申请资助。课程可能提供 "完整课程，无证书"。通过该选项，您可以查看所有课程资料，提交必要的评估，并获得最终成绩。这也意味着您无法购买证书体验。

订阅本专业会有什么好处？

注册课程后，您就可以访问专项课程中的所有课程，完成作业后还可以获得证书。您的电子证书将添加到您的 "成就 "页面--在那里，您可以打印证书或将其添加到您的 LinkedIn 个人资料中。

是否有经济援助？

是的。在特定的学习课程中，如果您付不起注册费，可以申请助学金或奖学金。如果您选择的学习课程有助学金或奖学金，您可以在说明页面找到申请链接。

基因组数据科学统计

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Q: 我什么时候能看到讲座和作业？

要获得课程资料、作业和证书，您需要在注册课程时购买证书体验。 您可以尝试免费试听，或申请资助。课程可能提供 "完整课程，无证书"。通过该选项，您可以查看所有课程资料，提交必要的评估，并获得最终成绩。这也意味着您无法购买证书体验。

本课程是基因组数据科学专项课程的一部分

位教师：Jeff Leek, PhD

40,611 人已注册

包含在中

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4个模块

深入了解一个主题并学习基础知识。

379 条评论

9 小时完成

灵活的计划

自行安排学习进度

91%

大多数学生喜欢此课程

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379 条评论

9 小时完成

灵活的计划

自行安排学习进度

91%

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您将获得的技能

您将学习的工具

R 程序设计

要了解的详细信息

可分享的证书

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作业

4 项作业

授课语言：英语（English）

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积累特定领域的专业知识

本课程是基因组数据科学专项课程专项课程的一部分

在注册此课程时，您还会同时注册此专项课程。

向行业专家学习新概念
获得对主题或工具的基础理解
通过实践项目培养工作相关技能
获得可共享的职业证书

该课程共有4个模块

介绍最流行的基因组数据科学项目背后的统计学。这是约翰霍普金斯大学基因组大数据科学专业的第六门课程。

单元详情

本课程在结构上突出了基因组研究中反复出现的归一化、探索性分析、线性建模、测试和多重测试等关键概念。

涵盖的内容

21个视频3篇阅读材料1个作业

21个视频总计129分钟

欢迎访问基因组数据科学统计3分钟
什么是统计？3分钟
寻找值得信赖的统计数据 (4:44)5分钟
寻求帮助 (3:44)4分钟
什么是数据？(4:28)4分钟
表示数据 (5:23)5分钟
模块 1 概述 (1:07)1分钟
可重复研究（3:42）4分钟
实现可重复研究 (5:02)5分钟
R Markdown (6:26)6分钟
基因组学中的三张表 (2:10)2分钟
基因组学中的三张表（R 语言）（3:46）4分钟
实验设计：可变性、复制性和力量 (14:17)14分钟
实验设计：混杂和随机化 (9:26)9分钟
探索性分析（9:21）9分钟
R 中的探索性分析（第一部分）（7:227分钟
R 中的探索性分析（第二部分）（10:0710分钟
R 中的探索性分析（第三部分）（7:267分钟
数据转换 (7:31)8分钟
聚类 (8:43)9分钟
用 R 进行聚类 (9:09)9分钟

3篇阅读材料总计30分钟

教学大纲10分钟
课前调查10分钟
导言和材料10分钟

1个作业总计30分钟

第 1 单元测验30分钟

本周我们将介绍预处理、线性建模和批量效应。

涵盖的内容

14个视频1个作业

14个视频总计97分钟

模块 2 概述 (1:12)1分钟
缩小尺寸 (12:13)12分钟
缩小尺寸（R 频道） (8:48)9分钟
预处理和标准化（11:26）11分钟
定量归一化（R 语言）（4:49）5分钟
线性模型 (6:50)7分钟
带有分类变量的线性模型 (4:08)4分钟
调整变量 (4:16)4分钟
R 中的线性回归（13:03）13分钟
同时进行多次回归（3:50）4分钟
R 中的多次回归（7:21）7分钟
批次效应和混杂因素 (7:11)7分钟
R 中的批处理效果：A 部分 (8:18)8分钟
R 中的批处理效果：B 部分（3:50）4分钟

1个作业总计30分钟

第二单元测验30分钟

本周我们将介绍非连续结果建模（如二进制或计数数据）、假设检验和多重假设检验。

涵盖的内容

15个视频1个作业

15个视频总计86分钟

模块 3 概述 (1:07)1分钟
逻辑回归 (7:03)7分钟
计数回归 (5:02)5分钟
R 中的 GLM（9:28）9分钟
推论 (4:18)4分钟
零假设和备择假设 (4:45)5分钟
计算统计数据 (5:11)5分钟
比较模型（7:08）7分钟
用 R 计算统计数据10分钟
排列 (3:26)3分钟
R 中的排列 (3:33)4分钟
P 值 (6:04)6分钟
多重测试（8:25）8分钟
R 中的 P 值和多重检验：A 部分 (5:58)6分钟
R 中的 P 值和多重检验：B 部分 (4:23)4分钟

1个作业总计30分钟

第 3 单元测验30分钟

本周我们将介绍人们用来分析特定数据类型（如 RNA-seq、GWAS、ChIP-Seq 和 DNA 甲基化研究）的大量通用管道。

涵盖的内容

14个视频1篇阅读材料1个作业

14个视频总计74分钟

模块 4 概述 (1:21)1分钟
基因组富集 (4:19)4分钟
更多丰富内容 (3:59)4分钟
用 R 进行基因组分析 (7:43)8分钟
RNA-seq 的流程 (3:59)4分钟
芯片测序的过程 (5:25)5分钟
DNA 甲基化的过程 (5:03)5分钟
GWAS/WGS 的流程 (6:12)6分钟
组合数据类型（eQTL） (6:04)6分钟
R 中的 eQTL（10:36）11分钟
研究人员的自由度 (5:49)6分钟
推理与预测 (8:52)9分钟
知道何时寻求帮助 (2:31)3分钟
基因组数据科学统计总结 (1:53)2分钟

1篇阅读材料总计10分钟

课程后调查10分钟

1个作业总计30分钟

第 4 单元测验30分钟

获得职业证书

将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。

位教师

授课教师评分

(38个评价)

Jeff Leek, PhD

Johns Hopkins University

32 门课程1,759,209 名学生

提供方

Johns Hopkins University

学生评论

5 stars
54.61%
4 stars
26.64%
3 stars
11.34%
2 stars
2.11%
1 star
5.27%

显示 3/379 个

已于 Feb 18, 2018审阅

Enjoyed it. One of better courses I have taken in Coursera. A good introduction to using statistics in Bioconductor with genomics data.

已于 Apr 8, 2021审阅

This is the best. It opens my eye for genomic data analysis.

已于 Feb 11, 2017审阅

Overall, a very good course. Not without its flaws (inconsistent video audio levels), but I have walked away knowing far more about Genomic Data Science than I expected to.

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Introduction to Genomic Technologies

Bioconductor for Genomic Data Science

Command Line Tools for Genomic Data Science

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