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Conceitos básicos de estatística e habilidades de programação R para analisar dados nas ciências da vida.
A matemática subjacente de modelos lineares úteis para análise de dados nas ciências da vida.
As técnicas usadas para realizar inferências estatísticas em dados e dimensões de alto desempenho.
Várias técnicas amplamente utilizadas na análise de dados de alta dimensão.
4 meses. 2 - 4 horas por semana sugeridas.
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Os avanços tecnológicos transformaram os campos dependentes de dados, fornecendo uma riqueza de informações prontas para análise.
Desde trabalhar com genes individuais até comparar genomas inteiros, grupos de pesquisa biomédica em todo o mundo estão produzindo mais dados do que podem manipular, e a capacidade de interpretar essas informações é uma habilidade fundamental para qualquer profissional.
As habilidades necessárias para trabalhar com esses grandes conjuntos de dados estão em alta demanda, e esta série o ajudará a aprender essas habilidades.
Com a linguagem de programação R de código aberto, você obterá uma compreensão detalhada das ferramentas necessárias para trabalhar com dados complexos de ciências da vida e genômica.
Você aprenderá os conceitos matemáticos e as técnicas de análise de dados necessárias para impulsionar a pesquisa orientada por dados.
Desde uma base sólida em estatística até habilidades de programação R especializadas, esta série o guiará passo a passo pelo cenário de análise de dados.
Ministrados por Rafael Irizarry da Harvard TH Chan School of Public Health, esses cursos permitirão novas descobertas e ajudarão você a melhorar a saúde individual e da população.
Se você trabalha nas ciências da vida e deseja aprender a analisar dados, inscreva-se agora para levar sua pesquisa ao próximo nível.
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