Fred Hutchinson Cancer Center
Spezialisierung Enhancing Reproducible Science with GitHub and Docker

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Fred Hutchinson Cancer Center

Spezialisierung Enhancing Reproducible Science with GitHub and Docker

Make Your Scientific Data Analysis Reproducible. Learn best practices, methods, and tools to enhance the reproducibility of your data analyses

Carrie Wright, PhD
Kate Isaac
Candace Savonen, MS

Dozenten: Carrie Wright, PhD

Bei Coursera Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

1 Monat
Pro Woche 10 Stunden
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Anfänger

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Was Sie lernen werden

  • Organize analysis files and track changes in your code over time with version control.

  • Automate the testing and re-running of your code.

  • Enable shareable computing environments so that your results are consistent.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Automation
  • Kategorie: Continuous Integration
  • Kategorie: Continuous Deployment
  • Kategorie: Data Sharing
  • Kategorie: CI/CD
  • Kategorie: Version Control
  • Kategorie: Scientific Methods
  • Kategorie: Development Environment
  • Kategorie: Git (Version Control System)
  • Kategorie: Software Documentation
  • Kategorie: Application Deployment
  • Kategorie: Containerization

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

Juli 2025

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Fred Hutchinson Cancer Center.

Spezialisierung - 4 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Create reproducible data analyses

  • Apply reproducibility skills to existing analyses scripts and projects

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Programming Principles
Kategorie: Open Source Technology
Kategorie: Integrated Development Environments
Kategorie: Code Review
Kategorie: Technical Documentation
Kategorie: GitHub
Kategorie: Git (Version Control System)
Kategorie: Package and Software Management
Kategorie: Scientific Methods
Kategorie: Bioinformatics
Kategorie: Rmarkdown
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: R Programming

Was Sie lernen werden

  • Enhance reproducibility and replicability of data analyses

  • Introduction to reproducibility tools

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Containerization
Kategorie: Code Review
Kategorie: GitHub
Kategorie: Docker (Software)
Kategorie: Git (Version Control System)
Kategorie: Technical Communication
Kategorie: Automation
Kategorie: Version Control
Kategorie: Software Development Tools
Kategorie: Bioinformatics
Kategorie: Medical Science and Research
Kategorie: Health Informatics
Kategorie: R Programming
Kategorie: Science and Research
Kategorie: Data Analysis

Was Sie lernen werden

  • Goal of this course: Equip learners with basics skills and confidence to utilize containers within the context of scientific software analyses.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Docker (Software)
Kategorie: Containerization
Kategorie: CI/CD
Kategorie: GitHub
Kategorie: Software Installation
Kategorie: Software Development
Kategorie: Command-Line Interface
Kategorie: Continuous Integration
Kategorie: Continuous Deployment
Kategorie: Devops Tools
Kategorie: Software Versioning
Kategorie: Development Environment
Kategorie: Debugging
Kategorie: Application Deployment

Was Sie lernen werden

  • Utilize automation to enhance scientific projects and save time

    Troubleshoot most common GitHub Actions errors

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Automation
Kategorie: GitHub
Kategorie: Continuous Integration
Kategorie: CI/CD
Kategorie: Test Automation
Kategorie: Continuous Deployment
Kategorie: Debugging
Kategorie: Scientific Methods
Kategorie: Docker (Software)
Kategorie: Science and Research
Kategorie: YAML
Kategorie: Bioinformatics
Kategorie: Development Environment
Kategorie: Software Development

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Dozenten

Carrie Wright, PhD
Fred Hutchinson Cancer Center
13 Kurse16.758 Lernende

von

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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Häufig gestellte Fragen