Courses from 1000+ universities
Duolingo’s aggressive advertising is pushing learners to leave mid-streak. Is this the company’s strategic move toward monetization?
600 Free Google Certifications
Data Analysis
Digital Marketing
Graphic Design
Introduction to Real-Time Audio Programming in ChucK
Chinese for Beginners
Modelli di insegnamento nella ricerca educativa
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.