Spécialisation Researcher's Guide to Omic Data

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Spécialisation Researcher's Guide to Omic Data

A need to know guide for omics data. Know what the data mean and where to go for more info and tools

Inclus avec Coursera Plus

Série de 3 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

4.0

(23 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

Planning flexible

2 mois à raison de 3 heures par semaine

Obtenir une qualification professionnelle

Partagez votre expertise avec les employeurs

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Vue d'ensemble

This specialization is intended for researchers or research enthusiasts of all different levels to help them know what their omic data means and how to learn about it! With an overhwelming abundance of types of data and tools and resources to help with these data types, how do you understand what your data mean and what your next steps should be? This specialization is perfect for folks who have collected data, hope to collect data in the future, or want to know what publicly available omic datasets mean!

Projet d'apprentissage appliqué

In this specialization, we will ask you to understand the basics of omic data and then ask you to apply this knowledge to your own research goals and questions.

What different types of omic data represent
Where to go to handle different types of omic data
How different types of omic data are generated and what that means for the data handling
How to make proper decisions surrounding omic data as it pertains to your research questions and goals

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Research Design
Catégorie : Big Data
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Catégorie : Bioinformatics
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Science and Research
Catégorie : Data Analysis Software
Catégorie : Spatial Analysis
Catégorie : Metadata Management
Catégorie : Laboratory Research
Catégorie : Data Quality
Catégorie : Molecular Biology
Catégorie : Other Programming Languages
Catégorie : Research Methodologies
Catégorie : Statistical Methods
Catégorie : Data Collection
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Data Integration
Catégorie : Research

Outils que vous découvrirez

Catégorie : R Programming

Ce qui est inclus

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais

37 exercices pratiques

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
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Spécialisation - 3 séries de cours

Researcher's guide to omic fundamentals

COURS 14 heures4.0 (15 évaluations)Voir le cours

Ce que vous apprendrez

By the end of the course you will confidently be able to use tutorials and resources to understand and interpret your genomic data.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Command-Line Interface

Catégorie : Bioinformatics

Catégorie : Metadata Management

Catégorie : Data Quality

Catégorie : Data Analysis Software

Catégorie : Data Analysis

Catégorie : R Programming

Catégorie : Other Programming Languages

Catégorie : Big Data

Catégorie : Molecular Biology

Catégorie : Data Processing

Researcher's guide to DNA sequencing data

COURS 25 heuresVoir le cours

Ce que vous apprendrez

You will be able to understand the goals and general workflows of DNA based methods and know tools and resources you should consider.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Bioinformatics

Catégorie : Molecular Biology

Catégorie : Statistical Analysis

Catégorie : Data Processing

Catégorie : Analysis

Catégorie : Laboratory Research

Catégorie : Data Integration

Catégorie : Research Design

Catégorie : Science and Research

Catégorie : Research Methodologies

Catégorie : Research

Researcher's guide to RNA sequencing data

COURS 34 heures3.8 (13 évaluations)Voir le cours

Ce que vous apprendrez

You will understand the goals and general workflows associated with your RNA focused data as well as tools and resources you should consider.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Processing

Catégorie : Bioinformatics

Catégorie : Molecular Biology

Catégorie : Exploratory Data Analysis

Catégorie : Biology

Catégorie : Research

Catégorie : Research Design

Catégorie : Spatial Analysis

Catégorie : Data Analysis

Catégorie : Statistical Methods

Catégorie : Data Collection

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Instructeur

Candace Savonen, MS

Fred Hutchinson Cancer Center

12 Cours6 481 apprenants

Offert par

Fred Hutchinson Cancer Center

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Étudiant(e) depuis 2018

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