Johns Hopkins University

Spécialisation "Science des données génomiques"

Johns Hopkins University

Spécialisation "Science des données génomiques"

Soyez un scientifique des données de séquençage de la prochaine génération..

Maîtrisez les outils et les techniques à la pointe de la révolution des données de séquençage.

Mihaela Pertea, PhD
Steven Salzberg, PhD
Kasper Daniel Hansen, PhD

Instructeurs : Mihaela Pertea, PhD

111 719 déjà inscrits

Inclus avec Coursera PlusEn savoir plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 6,859 examens de cours de ce programme

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
4 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 6,859 examens de cours de ce programme

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
4 semaines à compléter
à 10 heures par semaine

Ce que vous apprendrez

  • Expériences de séquençage de nouvelle génération

  • Technologies génomiques

  • ADN, ARN et modèles épigénétiques

  • Analyse du génome

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Biologie moléculaire
  • Catégorie : Méthodes statistiques
  • Catégorie : Science des données
  • Catégorie : Gestion des données
  • Catégorie : Analyse statistique
  • Catégorie : Analyse exploratoire des données
  • Catégorie : Bioinformatique
  • Catégorie : Commandes Linux
  • Catégorie : Structures de données
  • Catégorie : Big Data
  • Catégorie : Tests d'hypothèses statistiques
  • Catégorie : Biostatistique

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Commandes Unix
  • Catégorie : R Programmation
  • Catégorie : Unix
  • Catégorie : grep
  • Catégorie : Shell Unix
  • Catégorie : Programmation Python
  • Catégorie : R (logiciel)
  • Catégorie : Interface de ligne de commande

Détails à connaître

Certificat partageable

Ajouter à votre profil LinkedIn

Enseigné en Anglais
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de Johns Hopkins University

Spécialisation - série de 6 cours

Introduction aux technologies génomiques

Introduction aux technologies génomiques

COURS 1, 6 heures

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Bioinformatique
Catégorie : Algorithmes
Catégorie : Biologie moléculaire
Catégorie : Probabilités et statistiques
Catégorie : Génie logiciel
Catégorie : Informatique
Catégorie : Traitement des données
Catégorie : Science et recherche
Catégorie : Pensée informatique
Catégorie : Biologie
Catégorie : Analyse des données
Catégorie : Analyse statistique
Catégorie : Statistiques
Catégorie : Science des données
Catégorie : Sciences de la vie
Catégorie : Biotechnologie
Catégorie : Analyse de corrélation
Python pour la science des données génomiques

Python pour la science des données génomiques

COURS 2, 8 heures

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Programmation Python
Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : Fichier E/S
Catégorie : Bioinformatique
Catégorie : Jupyter
Catégorie : Logique informatique
Catégorie : Analyse
Catégorie : Scripting
Catégorie : Principes de programmation
Catégorie : Réutilisation du code
Catégorie : Structures de données
Catégorie : Programmation informatique
Algorithmes pour le séquençage de l'ADN

Algorithmes pour le séquençage de l'ADN

COURS 3, 12 heures

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Algorithmes
Catégorie : Bioinformatique
Catégorie : Biologie moléculaire
Catégorie : Analyse des données
Catégorie : Programmation Python
Catégorie : Structures de données

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Interface de ligne de commande
Catégorie : Bioinformatique
Catégorie : Commandes Unix
Catégorie : Commandes Linux
Catégorie : Gestion des fichiers
Catégorie : Big Data
Catégorie : Shell Unix
Catégorie : grep
Catégorie : Traitement des données
Catégorie : Unix
Catégorie : Bash (langage de script)
Catégorie : Biologie moléculaire
Catégorie : Gestion des données
Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : Logiciel d'analyse de données
Catégorie : Sciences de la vie

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Bioinformatique
Catégorie : Analyse statistique
Catégorie : Logiciel d'analyse de données
Catégorie : R Programmation
Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : Installation du logiciel
Catégorie : Programmation statistique
Catégorie : Accès aux données
Catégorie : R (logiciel)
Catégorie : Traitement des données
Catégorie : Logiciel statistique
Catégorie : Big Data
Catégorie : Structures de données
Catégorie : Prétraitement des données
Catégorie : Importation/exportation de données

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Analyse de régression
Catégorie : Tests d'hypothèses statistiques
Catégorie : R Programmation
Catégorie : Régression logistique
Catégorie : Prétraitement des données
Catégorie : Analyse exploratoire des données
Catégorie : Méthodes statistiques
Catégorie : Modélisation statistique
Catégorie : Pipelines de données
Catégorie : Inférence statistique
Catégorie : Probabilités et statistiques
Catégorie : Bioinformatique
Catégorie : Analyse statistique
Catégorie : Biostatistique
Catégorie : Analyse
Catégorie : Analyse des données
Catégorie : Statistiques

Obtenez un certificat professionnel

Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.

Instructeurs

Mihaela Pertea, PhD
Johns Hopkins University
1 Cours79 513 apprenants
Steven Salzberg, PhD
Johns Hopkins University
2 Cours167 176 apprenants
Kasper Daniel Hansen, PhD
Johns Hopkins University
2 Cours27 170 apprenants

Offert par

Partenaires du secteur

Partenaire 1

Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants sur Science des données génomiques

moyenne sur l'ensemble des 6 cours

  • 5 étoiles

    62,73 %

  • 4 étoiles

    25,59 %

  • 3 étoiles

    7,11 %

  • 2 étoiles

    2,41 %

  • 1 étoile

    2,14 %

MT
Cours : Introduction aux technologies génomiques

Révisé le 24 mars 2023

KR
Cours : Python pour la science des données génomiques

Révisé le 17 juil. 2018

ZX
Cours : Algorithmes pour le séquençage de l'ADN

Révisé le 14 avr. 2021

Foire Aux Questions