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Concepts statistiques de base et compétences en programmation R pour analyser des données dans les sciences de la vie.
Les mathématiques sous-jacentes des modèles linéaires utiles pour l'analyse de données dans les sciences de la vie.
Les techniques utilisées pour effectuer des inférences statistiques sur des données et des dimensions à haute performance.
Diverses techniques largement utilisées dans l'analyse de données de grande dimension.
4 mois. 2 à 4 heures par semaine suggérées.
4 cours virtuels en soft skills
Les progrès technologiques ont transformé les domaines dépendants des données en fournissant une mine d'informations prêtes à être analysées.
Du travail avec des gènes individuels à la comparaison de génomes entiers, les groupes de recherche biomédicale du monde entier produisent plus de données qu'ils ne peuvent en traiter, et la capacité d'interpréter ces informations est une compétence clé pour tout praticien.
Les compétences nécessaires pour travailler avec ces énormes ensembles de données sont très demandées, et cette série vous aidera à acquérir ces compétences.
Avec le langage de programmation open source R, vous acquerrez une compréhension détaillée des outils nécessaires pour travailler avec des données complexes issues des sciences de la vie et de la génomique.
Vous apprendrez les concepts mathématiques et les techniques d'analyse de données dont vous avez besoin pour mener des recherches axées sur les données.
D'une base solide en statistiques à des compétences spécialisées en programmation R, cette série vous guidera pas à pas dans le paysage de l'analyse de données.
Enseignés par Rafael Irizarry de la Harvard TH Chan School of Public Health, ces cours permettront de nouvelles découvertes et vous aideront à améliorer la santé des individus et de la population.
Si vous travaillez dans les sciences de la vie et que vous souhaitez apprendre à analyser des données, inscrivez-vous dès maintenant pour faire passer vos recherches au niveau supérieur.
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