DS y Bioinformática: ¿Qué es mejor, la Especialización en Ciencia de Datos Johns Hopkins o la Especialización en Datos (Estadísticas con R) de Duke U?

Answer 1

Enseño muchas estadísticas, así que hice ambos cursos solo para aprender sobre la enseñanza de la asignatura.

Las especializaciones son muy diferentes: ambas se refieren al análisis de datos, pero son ortogonales.

La especialización de Hopkins se centra más en R y herramientas relacionadas. Le muestra cómo resolver problemas utilizando la tecnología, no necesariamente profundizando en la teoría. En esta especialización escribirás mucho código.

La especialización de Duke se trata de estadísticas. El enfoque es la comprensión de los enfoques clásicos y, más tarde en la especialización, bayesianos. En esta especialización, harás muchos ejercicios para fortalecer tu comprensión de las estadísticas. Contestará innumerables preguntas sobre los intervalos de confianza y los valores p y su interpretación. Harás algo de codificación.

En mi opinión, lo mejor sería combinar los dos. Dado que Duke usa ggplot y dplyr, primero haría los primeros cinco cursos en la especialización de Hopkins, luego haría toda la especialización de Duke y luego regresaría a Hopkins para experimentar la Inferencia estadística desde una perspectiva diferente y los otros tres cursos restantes.

Esto lo ayudará a aprender a comprender y aplicar estadísticas. Sin embargo, no estoy tan seguro sobre la bioinformática que, matemáticamente, es un área mucho más estrecha y que requiere mucha biología y genética. Hay un gran curso sobre el tema en Coursera por la Universidad de Toronto, Métodos Bioinformáticos I – Universidad de Toronto | Coursera y Métodos Bioinformáticos II – Universidad de Toronto | Coursera, que miré pero nunca completé. Incluso hay una especialización: Bioinformática | Coursera.

Por lo que sé sobre bioinformática, sería mucho mejor tener un fuerte conocimiento de la teoría de la probabilidad, en lugar de las estadísticas. La estadística es amplia y aplicada, la teoría de la probabilidad proporcionará mejores bases para aprender cualquier materia construida sobre ella (incluyendo la bioinformática y la estadística misma). Para los fundamentos de la teoría de la probabilidad, no puedo recomendar lo suficiente el curso sobre edX, Introducción a la probabilidad – La ciencia de la incertidumbre. Es desafiante y muy satisfactorio. Cada edición se completa con solo un puñado de estudiantes (unos pocos cientos, que es un puñado para un MOOC). Este es el mejor MOOC que he experimentado.