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

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Fred Hutchinson Cancer Center

Spécialisation 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

Instructeurs : Carrie Wright, PhD

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
niveau Débutant

Expérience recommandée

4 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Obtenir un Certificat
Avec des formules payantes
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4 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
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Ce que vous apprendrez

  • 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.

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais
Récemment mis à jour !

juillet 2025

55 exercices pratiques

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de Fred Hutchinson Cancer Center

Spécialisation - série de 5 cours

Ce que vous apprendrez

  • Create reproducible data analyses

  • Apply reproducibility skills to existing analyses scripts and projects

Compétences que vous acquerrez

Programming Principles, Integrated Development Environments, Package and Software Management, Git (Version Control System), Open Source Technology, GitHub, Technical Documentation, Code Review, R Programming, R (Software), Data Analysis, Informatics et Scientific Methods

Ce que vous apprendrez

  • Enhance reproducibility and replicability of data analyses

  • Introduction to reproducibility tools

Compétences que vous acquerrez

Code Review, Docker (Software), GitHub, Git (Version Control System), Containerization, Automation, Bioinformatics, Continuous Integration, Version Control, Data Analysis, Software Development Tools, Informatics et R Programming

Ce que vous apprendrez

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

Compétences que vous acquerrez

Docker (Software), Containerization, Continuous Deployment, Software Versioning, Bioinformatics, Devops Tools, Debugging, Software Development, Cloud-Native Computing, Development Environment, Continuous Integration, CI/CD et Command-Line Interface

Ce que vous apprendrez

  • Utilize automation to enhance scientific projects and save time

    Troubleshoot most common GitHub Actions errors

Compétences que vous acquerrez

Automation, GitHub, Continuous Integration, CI/CD, Software Development, Debugging, Docker (Software), Test Automation, Continuous Deployment, Scripting, YAML et Containerization

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Key Management, Version Control et YAML

Obtenez un certificat professionnel

Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.

Instructeurs

Carrie Wright, PhD
Fred Hutchinson Cancer Center
14 Cours18 100 apprenants
Kate Isaac
Fred Hutchinson Cancer Center
1 Cours53 apprenants

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