カリフォルニア大学サンディエゴ校
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Founded 1903 as Marine Biological Station of San Diego, became Scripps Institution of Biological Research 1912, and University of California Scripps Institution of Oceanography 1925. Acquired present title 1960.
資金:
公共
認証評価:
Western Association of Colleges and Schools
成績 4
言語 1
部門 10
必須条件
- 入学に関する詳細情報: Graduation from high school or equivalent, and College Board SAT or ACT examination. TOEFL test for foreign students
ショートオンラインコース 104
- COVID-19のハッキング—コース1：致命的な病原体の特定
- COVID-19のハッキング—コース2：SARS-CoV-2の秘密の解読
- DNAとタンパク質の変異を見つける（バイオインフォマティクスVI）
- DNAに隠されたメッセージを見つける（バイオインフォマティクスI）
- Hadoopプラットフォームとアプリケーションフレームワーク
- Javaでのオブジェクト指向プログラミング
- Javaの指導方法：シーケンス、プリミティブ型、オブジェクトの使用
- Javaの指導方法：ブール式、Ifステートメント、および反復
- Javaの教え方を学ぶ：ArrayListsと2D Arrays
- Javaの高度なデータ構造
- Javaを教えることを学ぶ：クラスと配列の記述
- Javaを教えることを学ぶ：継承と再帰
- K-12教育者のための計算的思考Capstone
- K-12教育者のための計算的思考：シーケンスとループ
- K-12教育者のための計算的思考：ネストされたIfステートメントと複合条件
- K-12教育者のための計算的思考：変数とネストされたループ
- K-12教育者のための計算的思考：抽象化、方法、およびリスト
- K-12教育者のための計算的思考：条件付きループとIfステートメント
- Minecraft、コーディング、教育
- NP完全問題
- Pythonを使用したデータサイエンスの確率と統計
- Sparkを使用したビッグデータ分析
- あなたのゲノムを分析してください！
- だからあなたは生物医学エンジニアになりたい
- アルゴリズムとデータ構造Capstone
- アルゴリズムの設計と手法
- アルゴリズムツールボックス
- アルゴリズムツールボックス
- インタラクションデザインキャップストーンプロジェクト
- キャップストーン:(ソーシャル）ネットワークデータの分析
- キャップストーンプロジェクト：テクノロジーの影響を教える
- キャリア成功のためのネットワーキングとボランティア活動
- グラフのアルゴリズム
- グラフアルゴリズム
- グラフ理論入門
- ゲノムアセンブリプログラミングチャレンジ
- ゲノムデータサイエンスとクラスタリング（バイオインフォマティクスV）
- ゲノムデータサイエンス入門
- ゲノム配列決定におけるグラフアルゴリズム
- ゲノム配列決定（バイオインフォマティクスII）
- コンピュータサイエンスにおける数学的思考
- コンピューターグラフィックス
- コードフリーデータサイエンス
- ソフトウェアエンジニアリングインタビューをマスターする
- ソーシャルコンピューティング
- テクノロジーの影響を教える：グローバル社会
- テクノロジーの影響を教える：未来の職場
- テクノロジーの教育への影響：データの収集、使用、プライバシー
- テクノロジーの教育への影響：基礎
- テクノロジーの教育への影響：関係
- データサイエンスのためのPython
- データ構造
- データ構造とパフォーマンス
- データ構造の基礎
- データ構造：アクティブラーニングアプローチ
- データ製品のデザイン思考と予測分析
- バイオインフォマティクスのキャップストーン：生物学におけるビッグデータ
- バーチャルリアリティのしくみ
- バーチャルリアリティ（VR）アプリの作成
- ビッグデータ-キャップストーンプロジェクト
- ビッグデータによる機械学習
- ビッグデータのグラフ分析
- ビッグデータの統合と処理
- ビッグデータモデリングおよび管理システム
- ビッグデータ入門
- ビッグデータ入門
- モノのインターネットCapstoneV2：モバイル監視システムの構築
- モノのインターネットV2：DragonBoard™が立ち上げ、コミュニティのエコシステム
- モノのインターネットV2：クラウドサービスのセットアップと使用
- モノのインターネットキャップストーン：モバイル監視システムの構築
- モノのインターネット：DragonBoard™開発プラットフォームのセットアップ
- モノのインターネット：どうやってここにたどり着いたのですか？
- モノのインターネット：デバイスからのセンシングと作動
- モノのインターネット：マルチメディアテクノロジー
- モノのインターネット：通信技術
- ユーザーエクスペリエンス：調査とプロトタイピング
- 人間中心のデザイン：はじめに
- 入力と相互作用
- 分子進化（バイオインフォマティクスIV）
- 創薬
- 動的計画法：機械学習とゲノミクスのアプリケーション
- 医薬品の商業化
- 医薬品開発
- 基本的なデータ処理と視覚化
- 子育ての科学
- 実験の設計、実行、分析
- 情報デザイン
- 意味のある予測モデリング
- 数論と暗号化
- 文字列のアルゴリズム
- 文字列処理とパターンマッチングアルゴリズム
- 最適なパフォーマンスの達成
- 機械学習の基礎
- 機械学習モデルの導入
- 生物学とプログラミングの出会い：初心者のためのバイオインフォマティクス
- 私たちのエネルギーの未来
- 組み合わせ論と確率
- 藻類の紹介
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- 設計原則：はじめに
- 課題を機会に変換する
- 遺伝子、タンパク質、ゲノムの比較（バイオインフォマティクスIII）
- 配達の問題
- 高度なアルゴリズムと複雑さ
