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

Empfohlene Erfahrung

1 Monat
Pro Woche 10 Stunden
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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: Version Control
  • Kategorie: Key Management
  • Kategorie: Docker (Software)
  • Kategorie: Containerization
  • Kategorie: CI/CD
  • Kategorie: Command-Line Interface
  • Kategorie: Software Installation
  • Kategorie: Continuous Integration
  • Kategorie: GitHub
  • Kategorie: Software Versioning
  • Kategorie: Continuous Deployment
  • Kategorie: Development Environment
  • Kategorie: Software Development
  • Kategorie: Debugging
  • Kategorie: Devops Tools
  • Kategorie: Application Deployment
  • Kategorie: Automation
  • Kategorie: Science and Research
  • Kategorie: YAML
  • Kategorie: Bioinformatics
  • Kategorie: Test Automation
  • Kategorie: Scientific Methods
  • Kategorie: Code Review
  • Kategorie: Git (Version Control System)
  • Kategorie: Technical Communication
  • Kategorie: Software Development Tools
  • Kategorie: Data Analysis
  • Kategorie: Health Informatics
  • Kategorie: Medical Science and Research
  • Kategorie: R Programming
  • Kategorie: Package and Software Management
  • Kategorie: Open Source Technology
  • Kategorie: Programming Principles
  • Kategorie: Technical Documentation
  • Kategorie: Integrated Development Environments
  • Kategorie: Jupyter
  • Kategorie: Rmarkdown

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

Was Sie lernen werden

  • Enhance reproducibility and replicability of data analyses

  • Introduction to reproducibility tools

Kompetenzen, die Sie erwerben

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

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: Command-Line Interface
Kategorie: Software Installation
Kategorie: Continuous Integration
Kategorie: GitHub
Kategorie: Software Versioning
Kategorie: Continuous Deployment
Kategorie: Development Environment
Kategorie: Software Development
Kategorie: Debugging
Kategorie: Devops Tools
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: Science and Research
Kategorie: YAML
Kategorie: Continuous Deployment
Kategorie: Docker (Software)
Kategorie: Software Development
Kategorie: Bioinformatics
Kategorie: Debugging
Kategorie: Test Automation
Kategorie: Development Environment
Kategorie: Scientific Methods

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Dozenten

Carrie Wright, PhD
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Lernender seit 2018
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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
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Häufig gestellte Fragen