Big Data Science dla sygnatur komórkowych i biologii systemów
Naucz się analizować i integrować złożone zestawy danych biologicznych, aby zrozumieć, jak komórki ludzkie reagują na leki, zmiany genetyczne i czynniki środowiskowe.
O tym kursie
Współczesna medycyna i odkrywanie leków opierają się na zdolności interpretowania ogromnych ilości danych generowanych z komórek ludzkich. Ten kurs wprowadza Cię w specjalistyczną dziedzinę biomedycznej nauki o danych, koncentrując się na zarządzaniu i analizie danych o odpowiedzi komórkowej na dużą skalę.Będziesz przechodzić od zrozumienia podstawowych pojęć biologicznych do odkrywania wyrafinowanych technik wykorzystywanych do integracji różnorodnych wyników eksperymentów w spójny obraz zachowania komórkowego.
Pod koniec tego kursu będziesz miał solidne podstawy w nawigacji w dużych bazach danych biologicznych i wydobyciu znaczących spostrzeżeń z eksperymentów zakłóceniowych.Zrozumiesz, jak identyfikować wzorce w reakcjach komórkowych i mechanizmach działania leków i manipulacji genetycznych poprzez obiektyw nauki o danych.
Czego się nauczysz:
- Zrozum podstawowe pojęcia podpisów komórkowych i biologii opartej na sieci.
- Analizuj dane z różnych zaburzeń komórkowych, w tym małych cząsteczek i modyfikacji genetycznych.
- Zastosuj metody integracji danych, aby połączyć zestawy danych multi-omics w celu uzyskania całościowych informacji.
- Poznaj nowoczesne przepływy pracy bioinformatyczne, w tym pobieranie danych oparte na API i normalizację danych.
- Ćwicz interpretację wzorców ekspresji genów i sygnalizacji komórkowej poprzez pisemne studia przypadków.
- Opanuj korzystanie ze standardowych metadanych i formatów danych do powtarzalnych badań biologicznych.
Kurs rozpoczyna się od podstawowej terminologii i podstawowych definicji sygnalizacji komórkowej, a następnie przechodzi do praktycznych strategii przetwarzania i integracji danych.Przeczytasz szczegółowe wyjaśnienia i przykłady kodu, które pokazują, jak obsługiwać złożone sieci biologiczne i repozytoria danych na dużą skalę.
Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących zainteresowanych bioinformatyką, studentów nauk o danych lub badaczy, którzy chcą przejść do analizy danych biologicznych na dużą skalę.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w zakresie specjalistycznych baz danych biomedycznych lub zaawansowanego programowania.
Rozpocznij swoją podróż w rozwijającej się dziedzinie biomedycznej nauki big data już dziś.
Co otrzymasz
-
📜
Certyfikat ukończenia
Dodaj do profilu LinkedIn -
🎧
Wersja audio w zestawie
Ucz się w drodze — bez ekranu -
♾️
Dożywotni dostęp
Wracaj, kiedy chcesz — bez wygaśnięcia -
📱
Telefon lub komputer
Działa wszędzie, na każdym urządzeniu -
💸
Zwrot w 30 dni
Bez pytań -
⚡
Krótko i konkretnie
53 min praktycznej treści
Recenzje
Brak recenzji — bądź pierwszą osobą, która podzieli się doświadczeniem.
Inni uczyli się też
Naucz się wyodrębniać spostrzeżenia, budować modele predykcyjne i rozwiązywać złożone problemy za pomocą nowoczesnych technik analizy danych.
$4.99$9.99
Naucz się przetwarzać dane, budować modele uczenia maszynowego za pomocą narzędzi low-code i skalować swoje przepływy pracy do AWS przy użyciu MATLAB, nawet bez wcześniejszego doświadczenia.
$4.99$9.99
Poznaj podstawowe pojęcia, role i rzeczywiste zastosowania analizy danych, uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji bez pisania ani jednej linii kodu.
$4.99$9.99
Dowiedz się, jak identyfikować możliwości uczenia maszynowego, współpracować z zespołami technicznymi i podejmować decyzje oparte na danych za pomocą podstawowych koncepcji sztucznej inteligencji.
$4.99$9.99
Najczęstsze pytania
Czego potrzebuję, by wziąć udział w tym kursie? +
Wystarczy telefon lub komputer z internetem. Bez instalacji i specjalnego sprzętu.
Jak zapłacić? +
Kartą przez Stripe lub kryptowalutą. Nie przechowujemy danych karty — robi to bezpiecznie Stripe.
Czy mogę otrzymać zwrot? +
Tak — pełen zwrot w 30 dni, bez pytań.
Jak długo będę mieć dostęp? +
Na zawsze. Po zakupie kurs jest twój — wracaj, kiedy chcesz.
Czy dostanę certyfikat? +
Tak. Po ukończeniu otrzymasz certyfikat, który możesz dodać do profilu LinkedIn.
Stworzony dla uczących się w
IT
Design
Finanse
Marketing
Ochrona zdrowia
Edukacja
Hotelarstwo
Produkcja