Courses from 1000+ universities
Discover an easier way to explore affordable, credit-worthy online courses with our expanded community college catalog.
600 Free Google Certifications
Communication Skills
Software Development
Digital Marketing
How to Write Your First Song
Bioseguridad y equipo de protección para la prevención de COVID-19
Let's Get Started: Building Self-Awareness
Organize and share your learning with Class Central Lists.
View our Lists Showcase
This course is designed to explain the fundamental of statistics.
Изучите основы Python: операторы, типы данных, циклы, функции и модули. Практикуйтесь на множестве задач с автоматической проверкой. Подготовьтесь к анализу данных с NumPy и Matplotlib.
Знакомство с Linux: установка, графический интерфейс, командная строка, удаленный доступ, скрипты bash. Практические задания для освоения основных возможностей системы.
Изучение основных методов статистического анализа, включая дисперсионный, регрессионный и кластерный анализ, с акцентом на математические идеи и их применение в исследовательской работе.
Углубленное изучение нейронных сетей: от теории к практике. Охватывает основы, алгоритмы обучения, многослойные модели и методы мониторинга для эффективного применения в различных областях.
Изучите фундаментальные принципы Python, практикуйтесь на реальных задачах и освойте анализ текста, работу с файлами и API. Развивайте навыки программирования через практические задания.
Знакомство с основами молекулярной биологии и генетики: от структуры клетки до механизмов наследственности. Изучение ключевых понятий и процессов для глубокого понимания современной биологии.
Освоение анализа данных в R: от предобработки до статистических методов и визуализации. Практические навыки манипуляции данными, применения статистических тестов и создания собственных функций.
Изучение методов генной инженерии: от рекомбинантных ДНК до синтеза геномов. Освоение ПЦР, молекулярного клонирования и высокопроизводительных технологий для создания и модификации генетического материала.
Углубленное изучение статистических методов анализа данных с практическими заданиями на языке R, включая логистическую регрессию, непараметрические методы и кластерный анализ.
Изучите основы R: от базовых структур до продвинутого программирования. Освойте работу с векторами, матрицами, функциями и пакетами для эффективной обработки и анализа данных.
Изучение базовых математических объектов: теория множеств, комбинаторика, дискретная вероятность, теория графов и элементы теории сложности.
Освоение Linux контейнеров, Docker и инструментов автоматизации для повышения эффективности и воспроизводимости анализа данных в биоинформатике.
Углубленное изучение анализа данных в R: продвинутая предобработка, визуализация с ggplot2 и plotly, создание отчетов в R Markdown. Развитие навыков эффективной работы с данными.
Углубленное изучение регрессионного анализа, смешанных моделей и bootstrap. Практические задания на R для академических и прикладных специалистов.
Get personalized course recommendations, track subjects and courses with reminders, and more.