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Conceptos estadísticos básicos y habilidades de programación R para analizar datos en las ciencias de la vida.
La matemática subyacente de los modelos lineales útiles para el análisis de datos en las ciencias de la vida. Las técnicas utilizadas para realizar inferencias estadísticas en datos de alto rendimiento y dimensiones. Varias técnicas ampliamente utilizadas en el análisis de datos de alta dimensión.4 meses. 2 - 4 horas semanales sugeridas.
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Los avances tecnológicos han transformado los campos que dependen de los datos al proporcionar una gran cantidad de información lista para ser analizada.
Desde trabajar con genes individuales hasta comparar genomas completos, los grupos de investigación biomédica de todo el mundo están produciendo más datos de los que pueden manejar y la capacidad de interpretar esta información es una habilidad clave para cualquier profesional. Las habilidades necesarias para trabajar con estos conjuntos de datos masivos tienen una gran demanda, y esta serie lo ayudará a aprender esas habilidades. Con el lenguaje de programación R de código abierto, obtendrá una comprensión detallada de las herramientas necesarias para trabajar con datos complejos de ciencias biológicas y genómica. Aprenderá los conceptos matemáticos y las técnicas de análisis de datos que necesita para impulsar la investigación basada en datos. Desde una base sólida en estadística hasta habilidades especializadas en programación R, esta serie lo guiará a través del panorama del análisis de datos paso a paso. Impartidos por Rafael Irizarry de la Escuela de Salud Pública TH Chan de Harvard, estos cursos permitirán nuevos descubrimientos y le ayudarán a mejorar la salud individual y de la población. Si trabaja en las ciencias biológicas y desea aprender a analizar datos, inscríbase ahora para llevar su investigación al siguiente nivel.Ya sea que busques acelerar tu carrera, obtener un título o aprender algo por razones personales, edX tiene los cursos adecuados para tus expectativas.
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