Məlumat

Kimsə mənə hesablama biologiyasının əsaslarını öyrənmək üçün yaxşı bir açıq proqram bağlantıları təklif edə bilərmi?

Kimsə mənə hesablama biologiyasının əsaslarını öyrənmək üçün yaxşı bir açıq proqram bağlantıları təklif edə bilərmi?


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

İnternetim yavaşdır və bu ay üçün icazə verilən yalnız 1GB məlumat istifadəm var. Mən hesablama biologiyasının bəzi əsaslarını öyrənmək üçün bundan maksimum yararlanmaq istəyirəm.

Mənim üçün ən yaxşı onlayn kurs (pulsuz mühazirələr) hansı təkliflərdir?


http://ocw.mit.edu/courses/health-sciences-and-technology/hst-508-genomics-and-computational-biology-fall-2002/audio-lectures/

Yaxşı mənbələr istəyirsinizsə, bütün slaydları yükləyin.


Bioinformatikanın öyrənilməsi

Ester Landhuis
1 iyul 2016

© ISTOCK.COM/NICOLAS Delaide Rodos kiçik xərçəngkimilərin belə böyük karyera dəyişikliyinə səbəb olacağını bilmirdi. Təxminən on il əvvəl, Vaşinqton Universitetində bir postdoc olaraq, doymamış yağ turşularını somonu sağlam bir yemək halına gətirən omeqa-3 yağlarına çevirən kopepodları və mdashmikroskopik orqanizmləri araşdırırdı. Onlar &ldquo balıqların kökəlmək üçün nə yediyini düşünürlər&rdquo Rodos deyir. Bir balıqçılıq bumu dövründə, yağ çevirmə prosesində iştirak edən genləri axtarmağa başladı. Problem onda idi ki, çox az tədqiqatçı kopepod genetikasını öyrəndi. Hələ 2005 -ci ildə, Rodos & rsquos, Yaponiya DNA Məlumat Bankında, Avropa Nükleotid Arxivində və GenBankda & ldquocopepod və lipidlər və rdquo axtarışları heç bir nəticə vermədi. O, &ldquocrustacean&rdquo axtarışında 50-yə yaxın genin siyahısını aldı, lakin heç biri lipid mübadiləsi ilə əlaqəli deyildi.

Qarşısını almayan Rodos həşərat genlərini daxil etmək üçün axtarışını genişləndirdi, sonra primer dəstləri hazırladı və eyni olub olmadığını yoxlamaq üçün saysız-hesabsız PCR analizləri həyata keçirdi.

Bu günlərdə onun bu problemi olmayacaqdı. Tədqiqatçılar yeni genomik ardıcıllığı müəyyən etdikdə, bir neçə düyməyə basmaqla onun əlaqəli növlərin genomlarında varlığını yoxlamaq üçün müasir hesablama və bioinformatika vasitələrindən istifadə edə bilərlər. Texniki irəliləyişlər müxtəlif sahələrdə idarəolunmaz miqdarda məlumat verdikcə, daha çox nəmli laboratoriya alimləri nəticələrini anlamaq üçün bioinformatikaya müraciət edirlər. Onlayn kurslar, seminarlar və artan bioinformatik tədqiqatçılar cəmiyyəti, elm adamlarına mövcud məlumat təhlili vasitələrini daha yaxşı başa düşmələrinə və ya öz vasitələrini yaratmalarına kömək etmək və ya hətta kompüter karyerası üçün dəzgahı tamamilə tərk etməyə razı salmaq üçün mövcuddur.

Omega-3 yağ turşusu istehsalında iştirak edən kopepod genlərini müəyyən etmək uğrunda mübarizəsindən sonra Rodos iki əlavə postdocs etməyə başladı: Florida, Fort Piercedəki Smithsonian Dəniz Stansiyasında və Texas A & AMM Universitetində-Corpus Christi. O vaxta qədər dizüstü kompüter analizlərində məktəbə qayıtdı və 2012-ci ildə Johns Hopkins Universitetində bioinformatika üzrə magistr dərəcəsi aldı.

Hesablama vasitələri, bioinformatik və ya riyaziyyat üzrə mütəxəssis olmağınıza ehtiyac yoxdur. -Raquel Hontecillas-Magarzo,
Virginia Tech

İndi Oreqon Dövlət Universitetində tədqiqatçı və bioinformatika üzrə təlimçi olan Rhodes bu karyera dəyişikliyini etmək seçimində tək deyildi. Glassdoor.com iş yerləri və işə götürmə saytının son sorğusu “məlumat alimi”ni 2016-cı ilin və 2012-ci ilin ən yaxşı işi kimi qiymətləndirib. Harvard Business Review "21 -ci əsrin ən seksual işi" adlandırdı. Yolları dəyişdirmək istəməsəniz də, kiçik bir bioinformatik nou-hau hələ də laboratoriyada faydalı ola bilər.

Kodlayıcılarla əməkdaşlıq edin

Virginia Tech-də immunologiya postdokusu olaraq, Raquel Hontecillas-Magarzo siçanlarla işləyib və molekulyar biologiya təcrübələri aparıb. Daha sonra iki ilini Madriddəki İspaniya Araşdırma və Kənd Təsərrüfatı İnstitutunda çalışdı və sonra Virginia Tech -in Biokomplekslik İnstitutuna dosent olaraq qayıtdı. Universitet, bağırsaq patogenlərinə qarşı insan toxunulmazlığını öyrənmək üçün hesablama modelləri hazırlamaq üçün bir komanda topladıqda, Hontecillas-Magarzo təcrübi dizayn təcrübəsi ilə seçildi. Komanda, həyat elm adamları, fiziklər, bioinformatiklər və proqram mühəndislərindən ibarət idi - təxminən 50:50 nisbətində eksperimental və hesablama tədqiqatçıları.

Hontecillas-Magarzo və digər immunoloqlar, 2014-cü ilin yazında bir həftəlik hesablama toxunulmazlığı simpoziumunda hesablama vasitələrinin yaş laboratoriya məlumatlarının təhlilini necə dərinləşdirə biləcəyini və ədəbiyyata əsaslanaraq intuitiv görünməyən yeni fərziyyələr irəli sürə biləcəyini öyrəndilər. Hal-hazırda Hontecillas-Magarzo infeksiya zamanı immun hüceyrələrin davranışını modelləşdirmək üçün kompüter simulyasiyalarından istifadə edir. Helicobacter pylori, ülserlərə səbəb ola biləcək bir bakteriya. O və həmkarları eksperimental məlumatlara əsaslanaraq simulyasiyanın parametrlərini müəyyən edirlər, məsələn, T-hüceyrə fəaliyyətinin üçüncü günündə ölçülən səviyyəsi. H. pylori siçan infeksiyası. Bu yaxınlarda, bu modeldən istifadə edərək həssaslıq təhlili antiinflamatuar makrofaqların selikli qişanın bütövlüyünü qorumağa kömək edə biləcəyini və mədə epiteliya hüceyrələrinin müalicə zamanı ölməsinin qarşısını aldığını göstərdi. H. pylori infeksiya Silo analizlərində bunlar əsas mexanizmləri ortaya qoymur. Hontecillas-Magarzo deyir ki, "bir [elementi] dəyişdirsəniz, digərinə əhəmiyyətli təsir göstərir" və bu, dəzgah təcrübələrində nəyi təsdiqləyəcəyinizə dair qərar verməyə kömək edir. Hal -hazırda makrofaj/epiteliya bağlantısını izləmək üçün siçan tədqiqatları aparır.

Yerli kurslara və ya simpoziumlara daxil olmasalar belə, yaş laboratoriya tədqiqatçıları, bu təcrübəyə malik olan tədqiqat qrupları ilə işbirliyi quraraq hesablama və bioinformatika üsulları ilə tanış ola bilərlər. Hontecillas-Magarzo laboratoriyasını ehtiva edir. Xüsusilə hesablama immunologiyası ilə maraqlanan tədqiqatçılar bu Virginia Tech saytında kitablara, dərslərə və digər mənbələrə bağlantılar tapa bilərlər.

Hontecillas-Magarzo deyir ki, məlumatları fənlərarası qruplarla təhlil etmək üçün "hesablama alətləri və ya bioinformatika və ya riyaziyyat üzrə mütəxəssis olmaq lazım deyil". Bununla belə, “müəyyən səviyyədə anlayışa ehtiyacınız var. Onların terminologiyasını başa düşməlisiniz. "

Məktəbə qayıt

San Dieqodakı Kaliforniya Universitetində hesablama bioloqu olan Kathleen Fisch bioinformatikanın ilk dadını təkamülçü bioloq Kreyq Moritzdən Kaliforniya Universitetində, Berklidə, bakalavr pilləsində kolibri quşlarının iqlim nişlərinin xəritəsini çıxarmaq üçün coğrafi proqram təminatından istifadə edərək aldı. Amma bu, rəsmi göstəriş deyildi. "Deyərdi:" Burada bəzi məlumat nöqtələri var. Gedin proqramla oynayın ”dedi Fisch. Daha sonra, UC Davis -də doktorluq üzərində işləyərkən, Fisch, hesablama vasitələri ilə işləməyə davam etdi - nəsli kəsilməkdə olan qoxu populyasiyalarının genetik müxtəlifliyini qiymətləndirmək üçün mikrosatellit DNT markerlərindən populyasiya quruluşunu və SPAGeDi (Genetik Fərqlənmənin Məkan Analizi) adlı bir proqramı istifadə edərək hesablama vasitələri ilə işləməyə davam etdi. San Francisco Bay Deltasında.

Ancaq bu proqram paketləri Fişin özünün yaratmaq istədiyi başqaları tərəfindən hazırlanmışdır. O, geniş istifadə olunan iki proqramlaşdırma dili olan Python və R-i öyrənməklə başlayıb. "Bir dəstə kitab aldım və çətinliklə baxdım" deyə Fiş zarafat edir. Bunun əvəzinə o, Coursera vasitəsilə onlayn kurslara qərq oldu. Həftənin beş günü, Fisch mühazirələr izləmək, problemləri həll etmək və tələbə yoldaşlarından rəy almaq üçün Coursera'ya daxil oldu. Fisch deyir: "Əvvəlcə" hesablama işləri qorxuducu görünür ", amma buna həsr etmək üçün vaxtınız varsa, tamamilə sizin ixtiyarınızdadır. (Python və R sinifləri Fisch beş il əvvəl götürdükdə pulsuz idi, halbuki Coursera indi oxşar təkliflər üçün hər kurs üçün 79-99 dollar tələb edir. Uğurla bitirdikdən sonra tələbələr LinkedIn profilinə əlavə edilə biləcək elektron kurs sertifikatları qazanırlar.)

Tədqiqatçılar həmçinin Data Carpentry və Software Carpentry kurslarına qatılaraq hesablama əsaslarını öyrənə bilərlər. Software Carpentry hər il dünya üzrə 100-ə yaxın iki günlük seminar keçirir və qısa dərsliklər və praktiki məşqlər vasitəsilə tədqiqat hesablamaları üçün əsas bacarıqları öyrədir. Bütün təlimatlar canlı kodlaşdırma vasitəsilə həyata keçirilir. Software Carpentry əsasən bəzi məlumatların təhlili və proqramlaşdırılması ilə məşğul olan tədqiqatçılara yönəlmiş olsa da, onun qardaş təşkilatı Data Carpentry, elektron tablolardan R, Python və əmr satırı məlumat analizinə keçidinə yeni başlayanlar üçün yaxşıdır.

Kəmərinin altında daha çox hesablama bacarığı olan Fisch, dəzgahdan tamamilə ayrılmaq qərarına gəldi və laboratoriyası genetika və genomika üçün izdiham mənbəyindən istifadə etmək üçün alətlər quran və tətbiq edən Scripps Tədqiqat İnstitutunun bioinformatiki Andrew Su ilə işləməyə qərar verdi. Scripps postdoc kimi, Fisch müxtəlif platformalarda yeni nəsil ardıcıllıq məlumatlarını təhlil etməyi öyrəndi və döş xərçəngi ilə bağlı dəqiq tibb tədqiqatlarından tutmuş osteoartritin sistem biologiyası analizlərinə qədər müxtəlif layihələrdə bir çox tədqiqat qrupları ilə əməkdaşlıq etdi. "Bir çox PI və iş birliyi ilə işləyərək, demək olar ki, bütün yeni nəsil ardıcıllıq növləri ilə tanış ola bildim" deyir Fisch. 2014-cü ilin payızında o, UC San Diego-da işə düzəldi və hazırda o, Genomik Tibb İnstitutunda kompüter klasterlərində və buludda multi-omik məlumatların təhlili boru kəmərlərini avtomatlaşdırmaq üçün açıq mənbəli platforma işləyib hazırlayır.

Cəmiyyət dəstəyi

YAZ CRAM: 2014-cü ildə, Virginia Tech-də Bağırsaq Patogenlərinə İmmunitetin Modelləşdirilməsi Mərkəzi (MIEP), səhər mühazirələrini günortadan sonra praktiki işlə birləşdirən bir Modelləşdirmə Mukozal İmmuniteti yaz simpoziumuna ev sahibliyi etdi. MIEP TƏRƏFİNDƏN TƏQDİM EDİLMİŞ FOTO Python və R öyrənmək üçün Coursera dərsləri almağa başlayan kimi, Fisch həmkarlarından və StackOverflow adlı onlayn icma forumundan kömək istədi və burada bash adlı əmr xətti dilinin əsaslarını öyrəndi. "Bilmək lazımdır" əsasında özünü öyrətmək, ehtimal ki, rəsmi bir kollec kursu qədər əhatəli olmasa da, "məni yerdən qaldırmaq üçün kifayət idi" dedi Fisch The Scientist. İctimai kod anbarı olan GitHub.com-da Python “reseptləri” toplusu bioinformatika kod parçaları və konsepsiyaları üçün başqa yaxşı mənbədir.

Su'nun Scrippsdəki laboratoriyasında başqa bir postdoc Tim Putman da dəstəkləyici bir cəmiyyətin köməyi ilə bioinformatikaya girdi. 2010 -cu ildə Oregon Dövlət Universitetində (OSU) doktorluq tədqiqatına başladığı zaman, Putman patogenezini öyrənmək üçün hüceyrə biologiyası təcrübələri keçirdi. Xlamidiya infeksiya Lakin bakterial genomların ardıcıllığı və müqayisəli genomika aparılması Putmanı tez bir zamanda tədqiqatın təhlil tərəfinə bağladı. Belə bir iş görmək üçün digər serverlərdən faylları çıxarmaq, istədiyi məlumatları çıxarmaq və laboratoriyanın alqoritmləri ilə işləmək üçün nəticələri yenidən formatlaşdırmaq üçün Python və R skriptlərini işlətmək üçün Linux mühitində gəzməli idi.

Putman, laboratoriyasının digər üzvlərindən bəzi əmr satırı əsaslarını aldı. O, həmçinin OSU-nun Genom Tədqiqatları və Biokompüterlər Mərkəzi vasitəsilə kampusda təklif olunan Python seminarını keçdi. Digər böyük kömək OSU -nun bioinformatik istifadəçilər qrupu (BUG) idi. Bu həyat alimləri, bioinformatistlər, kompüter elmləri, riyaziyyatçılar və mühəndislər hər iki həftə ərzində metagenomika, strukturlaşdırılmış sorğu dili (SQL) və digər hesablama problemləri haqqında nahar etmək üçün söhbət edirlər. OSU -nun bioinformatika təlimçilərindən Shawn O'Neill, BUG -nin əsas məqsədi "insanları eyni otaqda öyrəndiklərini və mübarizə etdiklərini danışdırmaqdır" deyir.

Həqiqətən, Putman bəzən otaqda onun nagging problemlərinə cavab verən başqalarını tapırdı. "BUG insanlarından öyrəndiyim böyük bir şey, əmr satırı alətlərini necə konfiqurasiya etməli və mühitimi necə quracağım idi" deyir. "Bu, kompüter elminə yeni başlayanlar üçün böyük bir maneə ola bilər."

UC Davis, həmçinin Data Intensive Biology proqramı adlı forum vasitəsilə bioinformatikaçılara mübarizə və həll yollarını bölüşmək üçün imkanlar təqdim edir. Sessiyalar, bioinformatiklərin bir -birini öyrətməsi üçün bir xalq hərəkatının əsas lideri Titus Brown tərəfindən təşkil edilir. Müzakirələrin bəziləri onlayn yayımlanır ki, UC Davis kampusundan kənarda maraqlı tədqiqatçılar iştirak edə bilsinlər. Rodos da daxil olmaqla bəzi iştirakçılar vaxtaşırı görüşərək yeni dərs materiallarını və tədris metodologiyalarını öyrənirlər.

İmmunitetin modelləşdirilməsi: Virginia Tech-də doktorant olan Adria Karbo MIEP yay simpoziumunda CD4+ T hüceyrələrinin diferensiasiyasının modelləşdirilməsi haqqında məruzə edir. MIEP TƏKLİF EDİLDİ Fotoşəkillər UC Davis seminarlarından birində Rodos, Illumina məlumatlarının hibrid de novo yığılması üçün bir neçə texnikanı öyrəndi. OSU -ya qayıtdıqda və Putman, öz bakterial genomlarını uyğunlaşdıracaq heç bir istinad ardıcıllığının olmadığını şikayət edərək, onu yeni vasitələrə baxmağa təşviq etdi. Putman deyir: "Əla idi, çünki o, sahə liderlərindən qabaqcıl şeyləri öyrənməyi və sonra OSU -dakı tədqiqatçılara qaytarmağı öyrənirdi".

İndi Scripps-də Putman bioinformatika təcrübəsindən yaxşı istifadə edir, həmkarları ilə birlikdə tədqiqatçılara onların maraqlarının genlərinin zülallar, dərmanlar, fermentativ substratlar və Wikidata-da yerləşdirilən mikroblarla necə əlaqəli olduğunu araşdırmaq imkanı verəcək veb-interfeys proqramı yaratmaq üçün çalışır. bir çox növ strukturlaşdırılmış məlumat üçün icma tərəfindən hazırlanmış bir verilənlər bazası. İstifadəçilər həmçinin öz mikrob məlumatlarını verilənlər bazasına əlavə etmək üçün proqramdan istifadə edə biləcəklər. Karyera səyahətini əks etdirən Putman, skamyadan bioinformatikaya keçməsini istiqamətləndirmək üçün bu qədər mənbəyə sahib olduğu üçün özünü xoşbəxt hiss edir. "Hazırda etdiyim iş üçün kompüter elmləri fonuna sahib olmaq daha xarakterikdir" deyir.

Rodos da onu hesablama tədqiqatına yönəldən kiçik xərçəngkimilərə görə minnətdardır. "Mən hiss edirəm ki, bioinformatikaya keçidim mənə əvvəlkindən daha böyük və daha maraqlı suallar verməyə imkan verdi" dedi. "Mən hələ də kopepodların yüksək doymamış omeqa-3 yağ turşularını necə istehsal etdiyi ilə bağlı orijinal tədqiqat sualıma cavab verməyə ümid edirəm, lakin indi biomüxtəlifliyə, uyğunlaşmaya və təkamülə toxunan daha cəlbedici suallar verə bilirəm."

Esther Landhuis, San Francisco Körfəz Bölgəsində yaşayan sərbəst bir elm yazarıdır.


Giriş

Biologiya şöbələri getdikcə praktik hesablamaları özündə birləşdirən kurs işlərini təklif edir və ya nəzərdən keçirirlər (Wilson Sayres və başqaları, 2018). Hesablama daxil olan kurslar üçün müxtəlif əsaslandırmalar var. Bəlkə də ən açıq əsas, hesablama biologiyasını, bioinformatikanı və/və ya böyük məlumat dəstləri ilə işləmək bacarıqlarını öyrətməkdir. Bioinformatika bacarıqları getdikcə daha çox biologiya və biologiya təhsilinin əsas komponenti olur və tələbələrin iş və/və ya aspirantura hazırlığını dəstəkləyir (Wilson Sayres) və başqaları, 2018). Biologiya üzrə tədqiqatçıların böyük əksəriyyəti ya böyük verilənlər toplusundan istifadə edir, ya da bunu kifayət qədər təlimlə edə bilər, beləliklə, böyük verilənlər toplusundan səmərəli istifadə üzrə ümumi təlimin tələbələr üçün də vacib olduğunu göstərir (Barone) və başqaları, 2017 Loman & Watson, 2013). Bununla belə, hətta kiçik verilənlər dəstləri ilə belə, təkrarlanan şəkildə təhlillər aparmaq və elmi hesablama dillərində mövcud olan geniş çeşiddə statistik və analitik alətlərə çıxış əldə etmək alimlərin işini yaxşılaşdırır. Beləliklə, hesablama ilə əlaqəli kurs işlərində müəllimlər sahənin ayrılmaz hissəsi olan xüsusi bacarıq və ya alətləri öyrədirlər. Alternativ bir motivasiya, daha çox məlumat və təhlili kurs işinə daxil etməkdir. Məlumatların kurslara inteqrasiyası tələbələrə tədqiqat prosesini təcrübədən keçirmək üçün daha çox imkan və tələbələrin öz nəticələrindən nəticə çıxararaq bioloji nəzəriyyələri tanıdığı aktiv öyrənmə fəaliyyətlərini daxil etmək imkanı verir (Kjelvik & Schultheis, 2019). Hesablama bacarıqlarının öyrədilməsinin başqa bir səbəbi, məlumatlılığın artırılmasıdır (Gibson & amp Mourad, 2018), bu da şagirdlərin gələcək karyeralarına hazırlıqlarını artırmaqla yanaşı, öyrənənləri elm və siyasətlə əlaqəli ictimai məsələlər haqqında tənqidi düşünməyə daha yaxşı hazırlayır. və başqaları, 2014).

Bununla birlikdə, biologiya siniflərində praktiki hesablamanın öyrədilməsində əhəmiyyətli maneələr var (Williams və başqaları, 2017). Bir çox bioloq öz tədqiqatlarında hesablamadan istifadə etsə də, nisbətən az adam bu sahədə açıq təlimə malikdir. Hesablamanı necə öyrətmək barədə hələ də az adam təhsil alır (Williams və başqaları, 2017). Əhəmiyyətli olan, az sayda bioloq hesablamanın tədrisi üçün mövcud təcrübəyə və ya infrastruktura malik bir şöbədə yerləşdirilir (Williams və başqaları, 2017) beləliklə, hesablamanın öyrədilməsi variantları və ya son ən yaxşı təcrübələrlə çox vaxt az tanışlıq olur. Cummings & amp Temple (2010), bioinformatikanın tədrisindəki çətinlikləri "infrastruktur və logistika təlimçisi bioinformatika və davamlı təhsil və bioinformatikanın genişliyi, şagirdlərin müxtəlifliyi və təhsil məqsədləri" kimi izah edir. Williams və s. (2017) oxşar şəkildə fakültə təhsili, infrastruktur və tələbə marağı və hazırlığını qeyd edir. Burada məqsədimiz infrastruktur və logistika məsələlərini həll etmək və fakültə təcrübəsi üçün tövsiyələr verməkdir. Hesablama təhsili almaq istəyən müəllimlərə, Proqram və Məlumat Dülgərliyi emalatxanaları kimi proqramları, QUBES, NEON və öz universitetlərinin təklif etdiyi imkanları nəzərdən keçirməyi təklif edirik. Əlavə olaraq, fakültənin Proqram və Məlumat Dülgərliyi müəllimi təlim kursları kimi proqramlar vasitəsi ilə hesablama öyrətmək üçün ayrıca təhsil almasını təklif edirik. Bu məqalə təlimatçıların hesablama kursu məzmununu öyrətmək üçün mövcud variantları izah edir (kollektiv olaraq burada hesablama platformaları adlanır), bir kurs üçün ən yaxşı hesablama platformasının necə seçiləcəyini müzakirə edir və kodlaşdırma və məlumatların təhlili üçün təsirli strategiyaları təsvir edir.

Əhəmiyyətli bir məqam, bir müəllimin məzmununu çatdırmaq üçün hansı texnologiyadan istifadə etməsi, müəllimin öyrənmə məqsədlərini dəstəkləməsi və şagirdlərin öyrənmə qabiliyyətini artırmasıdır. Hər bir kursun özünəməxsus öyrənmə məqsədləri var və hər bir şagird qrupu özünəməxsus çətinliklər toplusu yaradır. Hesablama ilə bağlı bu cür təlim məqsədləri tələbələri əsas kodlaşdırma bacarıqlarının dəyərinə cəlb etməkdən tutmuş qabaqcıl bacarıqların formalaşdırılmasına və öz-özünə öyrətmək və müstəqil işləmək bacarığına qədər dəyişə bilər. Birincisinin nümunəsi, şagirdlərin məlumat analizinin nəticələrinə diqqət yetirdikləri, məlumat analizinə fokuslanan birinci kurs biologiya laboratoriyasını əhatə edə bilər. Bunun əksinə olaraq, tədqiqat metodları üzrə yuxarı bölmə kursu, kodlaşdırmada özünü təmin etmək, tədqiqatın təkrar istehsal oluna bilməsi, proqram təminatının idarə edilməsi və quraşdırılmasını vurğulamaqla tələbələrin müstəqil məlumat təhlilinə hazırlanmasına daha çox diqqət yetirə bilər. Əlavə olaraq, seçilmiş platforma şagirdlərin etdikləri iş növünü dəstəkləməlidir. Birinci nümunədə, şagirdlərin bioloji məlumatları görselleştirmek üçün uyğun süjetlər hazırlamağı öyrənmələri lazım ola bilər, beləliklə şagirdlərin işlədiyi platforma, sahələri göstərmək qabiliyyətinə malik olmalıdır. Digər tərəfdən, kursun məqsədi tələbələrin uzaq serverdə genom miqyaslı məlumatları idarə etməyi öyrənməkdirsə, hesablama klasterinə daxil olmaq üçün komanda xətti interfeysindən istifadə edən platforma daha uyğun ola bilər.

Biologiya laboratoriyası kursu xüsusi laboratoriya avadanlığı tələb etdiyi kimi, hesablama tədrisi də öyrənənlərin xüsusi proqram və funksiyalara daxil olmasını tələb edir. Bu, internetdən yüklənə bilən bir və ya bir neçə proqramdan kompüter dilinin qurulmasına və inkişaf mühitinə qədər ola bilər. Sadəlik üçün öyrənənlər və təlimatçı tərəfindən istifadə edilən interfeyslər vahid olmalıdır, çünki proqramın fərqli versiyalarında fərqli interfeyslər və ya əmrlər ola bilər. Öyrənənlərin dərsdən kənarda hesablama üsuluna da ehtiyacı var - məsələn, dərs saatları xaricində ev tapşırıqlarını yerinə yetirmək üçün. Nəhayət, hesablama platforması tələbələrin kurs işlərinə və təlimatlara diqqət yetirmələrinə imkan verməlidir. Öyrənmə platforması tələbələrin öyrənmə məqsədlərinə yönəlməsinə mane olmamalıdır.

Digər bir məsələ alətlərin və/və ya daha böyük platformanın seçilməsində ardıcıllıq və iskeledir. Gibson & Mourad (2018) hər bir kursun öz alətini seçməkdənsə, tələbələrin bacarıqlarını inkişaf etdirə biləcəkləri platforma və vasitələrin dəyərini təklif edən “biologiya kurikulumu üzrə məlumat savadlılığının əlaqələndirilmiş, ardıcıl inkişafı” ehtiyacından bəhs edir. Məsələn, tələbələrə bir sinifdə R, digərində Python və digərində Galaxy kimi bir genomik platforma istifadə etmək çətin olardı (Wu & amp Anderson, 1990). Bundan əlavə, dilləri və platformaları dəyişdirmək (yəni yeni bir bacarıq dəsti öyrənmək), məqsədi dili və ya platformanı açıq şəkildə öyrətmək deyilsə, digər təhsil fəaliyyətlərinə sərf olunan vaxtı azalda bilər.

Hər bir hesablama platforması seçimi xərcləri və faydaları ilə gəlir. Bu yazıda, müəyyən dərəcədə proqramlaşdırma və ya məlumat təhlili olan kurslarda hesablamanın tədrisini asanlaşdırmaq üçün alət və üsulları müzakirə edəcəyik. Fərqli hesablama platformalarını motivasiya, həyat təcrübəsi və texnologiyaya çıxış baxımından müxtəlif öyrənənlərə xidmət etməyə xüsusi gözlə izah edirik. Xüsusilə, biologiyada ümumi olan proqramlaşdırma dillərinə diqqət yetirəcəyik: R və Python. Nəhayət, şagirdlərin hesablama sinifində inkişaf etmələrinə kömək etmək üçün təsirli pedaqoji üsulları nəzərdən keçiririk.


ɾvdən ' işləyirsən? Hesablama biologiyasını öyrənməyinizə kömək edəcək bir bələdçi hazırladım!

Düşünürəm ki, bir çoxumuz bir müddət evdən işləmək məcburiyyətindəyik. Təcrübələrinizi evinizə gətirə bilməyənlər üçün, hesablama biologiyası, məlumat təhlili və vizualizasiya haqqında bir az öyrənmək üçün əla vaxtdır!

Bəzilərinizə kömək etmək üçün, yaş laboratoriyadan quru laboratoriyaya keçməyimə kömək edən sərbəst şəkildə mövcud olan mənbələrin siyahısını hazırladım. Şərhlərdə bu siyahıya əlavə etməkdən çekinmeyin və maraqlandığınız bir şeyi qaçırdımsa, mənə bildirin və mən əlavə edəcəyəm.

Ödənişli onlayn kurslar üçün pulunuz varsa, Lynda, Coursera, Udemy -dəki mənbələr də əla seçimdir. Bunlar daha yaxşı olur, çünki onlar əlaqəli kurikulum kimi tərtib ediliblər. Bununla birlikdə, bu kurslarda İnternetdə sərbəst şəkildə mövcud olanlardan daha çox məlumat yoxdur.

Olmayın! Bəli, alqoritmik bioinformatika qorxudur, amma kompüter elmində çoxlu bilik tələb etməyən bir hesablama biologiyası dünyası var. Son bir neçə ildə 75% quru laboratoriyaya keçən keçmiş bir yaş laboratoriya siçovuluyam və deyə bilərəm ki, bu bir neçə həftə ərzində bu alətləri inteqrasiya etməyə imkan verəcək əsas anlayış əldə etmək üçün mükəmməl vaxtdır. sənin araşdırmağın.

Mən şəxsən R -nin məlumat analizinə girmək istəyən yaş laboratoriya bioloqları üçün ən yaxşı dil olduğuna inanıram. Çoxsaylı kitabxanalar və əlçatan UI konsolu (Rstudio) onu pythona nisbətən daha əlçatan edir. Mən də python-dan istifadə edirəm və əgər kimsə xüsusi olaraq piton öyrənmək istəsə, bəzi məlumatlar əlavə edə bilərəm, lakin dil aqnostikası olan başlanğıc bioloq üçün R başlamaq üçün əla yerdir.

Bioloqlar üçün R dərsləri:

datacamp -da R qurmaq, mühitinizi qurmaq, kitabxanaları idarə etmək və s.

Swirl, birbaşa R mühitində əsas R sintaksisi və statistik testlər üzrə dərslər təqdim edən R kitabxanasıdır. Əsasları ilk dəfə belə öyrəndim. buradan başla!

Datamentor Bu yazılı dərsliklər, R. quruluşunun məlumat quruluşu və sintaksisini daha dərindən izah edir. Bəzi məhdud proqramlaşdırma təcrübəsi olan insanlar üçün və digər dərslərə yoldaş olaraq əladır.

MarinStatsLecture, iş dizaynından tutmuş rəqəmlərin tərtibinə qədər hər şey haqqında dərslər təqdim edən saatlarla videoları olan bir youtube kanalıdır.

BioConductor real bioloji məlumatlar üçün R-dən istifadəyə diqqət yetirən böyük resurslar (videolar, github repoları, slaydlar və kitablar) siyahısını təklif edir. Bu, xüsusi niş mövzunuz üçün R-dən istifadə etməyi öyrənmək üçün əla mənbədir.

Rmarkdown noutbukları. laboratoriya dəftərləri hesablama biologiyasında da əhəmiyyətlidir. Rmarkdown noutbukları, kodunuzu daxil etmək, rəqəmləri tərtib etmək və PDF olaraq ixrac etmək üçün asan bir yoldur. Noutbuklara başlamağınız üçün yaxşı bir dərsdir.

Kəşfiyyata başlamağınıza kömək edəcək nümunə bioloji verilənlər toplusu

Əlbəttə ki, öz məlumatlarınız üzərində öyrənmək məhsuldar bir seçimdir, lakin bəzən məlumatların təmizlənməsi və yüklənməsi əsas maneədir. Xoşbəxtlikdən, R -də bir çox nümunə məlumat dəsti var. Bunların çoxu DNase -in elisa məlumatları, biokimyəvi oksigen tələbatı, portağal ağaclarının böyümə nümunələri də daxil olmaqla bioloji məlumatlardır.

Bundan əlavə, R bioinformatika dəsti Biokeçirici veb saytlarında mövcud olan bir çox daha real və sahəyə aid məlumat dəstləri var. məs. NGS məlumatları, dərman ekranları, mikroarraylar.

Hər şey proqramlaşdırma tələb etmir. Bioinformatikanın çox hissəsi əmr satırında icra olunan proqram/paketlərdən istifadə edir. Bu proqramları yerinə yetirmək üçün əmr satırında bir az məlumat lazımdır. əsaslardan (kataloqların dəyişdirilməsi, fayllara baxmaq) başlayaraq iş axınınızı avtomatlaşdırmağa və hesablama səmərəliliyini artırmağa kömək edə biləcək daha təkmil qabıq skriptlərinə qədər.

Bioloqlar üçün əmr satırı / qabıq dərsləri:

Bash terminalına yeni başlayanlar üçün bələdçi, kiminsə sizi əmr satırında gəzdirdiyi bir videodur.

Hadrien Gourle tərəfindən Bioinformatika 101, komanda xətti və NGS analizində istifadə olunan müxtəlif fayl formatları və proqramları öyrənmək üçün əla bir yerdir.

Umer Zeeshan Ijaz tərəfindən NGS məlumat emalı üçün məşqlər də NGS -ə yönəlib, lakin hər hansı bir sahə üçün faydalı olacaq bəzi faydalı dərslər təqdim edir.

Təsəvvür edirəm ki, bir çox insanın kompüter məhsullarına olan marağı gözəl fiqurlar hazırlamaqla bitər. Əksər dillərdə bunun bir çox yolu var. Fiqur nəslimin çox hissəsini Rstudio IDE -də edirəm.

Claus O. Wilke tərəfindən Məlumat Vizualizasiyasının əsasları, kəmiyyət məlumatlarını düzgün bir şəkildə görselleştirmek üçün fantastik bir qaynaqdır. Kitaba əlavə olaraq, R -də yazılmış bütün rəqəmləri əks etdirən bir github nəşr etdi.

Columbia 's Məlumat Vizualizasiyasına giriş Agnes Chang tərəfindən öyrədilən bir sinifin dərs səhifəsidir. Bütün slaydlar və oxunuşlar hiss olunur. Bəzi qabaqcıl vizuallaşdırmalar D3.js-də proqramlaşdırılmışdır

R -də ggplot2 ilə hiylə qurma təlimatı, bəzi əsas R dərsləri təqdim etdiyi üçün bunu R hissəsində sadalaya bilərdim. Bununla birlikdə, yuxarıda sadalanan R dərslərində detallar yükləmədən, gözəl fiqurlar düzəltmək üçün ggplot2 -dən istifadə etməyə ehtiyacınız olan hər şeyi təmin edir. ggplot sürətli, gözəl qrafiklər çəkməyin ən sevdiyim yoludur.

İstəkləri qəbul etməkdən və suallara cavab verməkdən məmnunam. Və bacarsanız bu siyahıya əlavə edin!


Bioinformatik Təcrübəm

Salam zəhmət olmasa mənə məsləhət verin. Genom sıralaması və verilənlər bazası ilə əlaqəli bir bioinformatika stajına seçildim. Mən CS/İT tələbəsiyəm, amma python haqqında çox şey bilmirəm. Amma c ++ və java bilirəm. Professorum tərəfindən təhqir edilməmək üçün genom ardıcıllığına nə hazırlaya bilərəm və bəzi əsasları öyrənə bilərəm! Xahiş edirəm kömək edin! 6 günüm var

Professorun səni təhqir edirsə, getməlisən.

İstənilən layiqli müdir sizə bilməli olduğunuz şeyi öyrədər.

Biologiya haqqında heç bir fikriniz yoxdursa, populyar vasitələrin necə işlədiyinə dair bəzi məqalələri oxuyun. Qeyri-adi kağızı oxuyun. STAR aligner kağızını oxuyun. Bu alətlərin necə işlədiyinə dair detallarla birlikdə bir az biologiya alacağınızı təxmin edirəm.

Vaxt ayırıb gedərkən öyrənirsənsə, əminəm ki, sənə bağırmayacaqlar. Təcrübə çox şey öyrənməkdir. Siz 100% təlim keçməli deyilsiniz!

Bu bir lisenziya səviyyəsindəki bir təcrübədirsə, demə ki, çox narahat olma. Sizi bir səbəbdən seçdilər, onlar artıq sizin mühitlərində yaxşı işləməyiniz üçün potensial görürlər. Öz təcrübəçilərim üçün müsahibə zamanı onlardan öyrəndiklərimdən artıq bir şey gözləmirəm (öz CV -ləri ilə məlumatlandırılmış, yaxşı uyğunlaşdırılmış CV/CV yazmaq hamımızın öyrənməli olduğumuz bir bacarıqdır, amma bu məqamın yanında ). Təcrübəçi gəlsə və mənə əlavə hazırlıq gördüklərini söyləsə, çox şadam, amma heç bir halda bunu gözləmirəm. Yeni bir mentorla ilk həftələrim (ən azından) əsasən iş tərzini, layihələri ilə əlaqəli faktiki mövzularla tanışlıqlarını və artıq hansı bacarıqları inkişaf etdirdiklərini öyrənməkdir. Yaxşı bir müəllimdən/professordan eyni şeyi gözləyərdim.

Başqalarının qeyd etdiyi kimi: bir professor səni təhqir edərsə, bunun peşəkar olmadığını bildirmələrini, laboratoriyalarını tərk etmələrini və cinayətin ağır olduğu təqdirdə onları universitetə ​​bildirməyi düşünərdim. ümid heç bir professor bu qədər qeyri-peşəkar deyil, amma mən də sadəlövh deyiləm).

Bizdən soruşmağınız motivasiyanızın yaxşı bir əlamətidir, buna görə sağ olun! Mən professora (yaxud sizin gündəlik mentorunuz olacaq hər kəsə) e-poçt göndərərək onlardan əvvəlcədən edə biləcəyiniz hər hansı bir oxuma və ya hazırlıq olub-olmadığını soruşardım ki, işə başlaya biləsiniz - onlar sizə daha uyğun olan şeylər göndərə bilərlər. layihəniz bizim vəhşi təxminlərimizdən daha çox.

& Quot; Python haqqında çox şey bilmirəm & quot; dediyinizdə nə demək istədiyinizi bilmirəm, buna görə də burada elementar Şəxsən mənim bəyəndiyim Python-a giriş: https://swcarpentry.github.io/python-novice-inflamation/ bu sizə yol göstərəcək əsas verilənlərin (əvvəlcədən) emalı və vizuallaşdırılması vasitələri.

YouTube kanalı StatsQuest -də çox yaxşı iş gördüyüm inanılmaz & incə giriş və quot videoları var - amma hamının eyni öyrənmə üslubu yoxdur, buna görə də bu cazibədarları tapa biləcəyinizi bilmirəm.


IWTL Sintetik Biologiya və Biobricks istifadə edərək genetik proqramların necə yazılması.

İdeal olaraq, həqiqətən danışa biləcəyim və sual verə biləcəyim bir adamın olduğu bir formatda, amma ən azı bir hissə indeksindən başqa bir şey. Mən hissələrin müxtəlif növləri və onları necə birləşdirmək, bir hissənin işləməsi üçün digər hissələr baxımından nə tələb olunduğu və onların qarşılıqlı əlaqəsi və s. haqqında öyrənmək istəyirəm.

Məqsədiniz Biobricks proqramları yazmaq və ya sintetik biologiyanın əslində nə olduğunu öyrənməkdir?

Əminəm ki, Biobricks işçiləri sizin müraciətlərinizə cavab verəcəklər, ona görə də mən sizin yerinizdə olsaydım, sadəcə onlarla əlaqə saxlayardim. Bəlkə də onlar sizə iGEM komandası yaratmağa kömək edə bilər.

Sintetik biologiyanı öyrənmək istəyirsinizsə, bir çox öyrənməyə hazır olun. Bu, ənənəvi biologiya fənlərindən ayrı bir sahə deyil, əksinə, mövcud həyat formaları arasında yeni funksiyalar yaratmaq üçün bir sıra bioloji fənlərdən (biokimya, təkamül elmləri, genetika, üzvi kimya, kompüter elmləri, biofizika və s.) biliklərdən istifadə etməyə çalışır. . Beləliklə, "sintetik biologiya" öyrənmək istəyirsinizsə, ən azı bir az da bütün bu digər sahələr haqqında -- və sintetik biologiya müəyyən bir anlayış olmadığına görə qeyd etmədiyim sahələr haqqında da öyrənməli olacaqsınız. Biobricks ilə izah etdiyiniz şey, əksər insanların düşündüyü sintetik biologiya formasıdır: & quot; steroidlər haqqında genetik və metabolik mühəndislik & quot;

Əgər belə bir genetik və metabolik mühəndisliyi öyrənmək istəyirsinizsə, deməli siz haqlısınız: hissələrin müxtəlif növlərini öyrənməlisiniz. Burada molekulyar genetikanı öyrənməklə başlayın.

Bu, sizə genetik hissələrin necə müəyyənləşdirilməsi və onların qarşılıqlı əlaqəsi ilə bağlı əsl əsas əsaslar haqqında fikir verməyə başlayacaq.

Sonra bu məlumatları fermentologiya, protein biokimyası və kompüter proqramlaşdırması ilə birləşdirmək istəyəcəksiniz. From there you just have to keep asking questions and googling (or binging) for multiple answers that each will give you a different perspective.


4 Cavablar 4

If you're doing deep learning (which I assume you are, if you say you want to learn "AI"), then Python is a MUST. Virtually all the big frameworks are Python wrappers over a C++ core.

C# has no real deep learning frameworks. There are a couple such as the Microsoft Cognitive Toolkit, but they are on a completely different level from PyTorch or Tensorflow. No serious ML practitioner would do the majority of their research in a framework like that.

I agree with Felicity's answer, except the part where he says that "C# doesn't look hopeful for keep pace."

There are new frameworks such as ML.Net being developed right now and the new version of C# (C# 7.0-8.0) focus on performance while keeping simplicity. I cannot find the link right now, but there was a post on their GitHub explaining their new vision. By the way, the .Net Core performance is really close to C++. For these reasons, I think C# is a language that will be more and more popular within the next years in the AI industry.

The downside of using C# is that you really need to know the language deeply in order to take full advantage of it. Personally, it took me

2 years of full-time work to be really good at it while Python only took me two weeks. I think many people in the AI industry doesn't want to spend too much time on learning an language, so they prefer to opt for Python. But for references, C# is actually MUCH FASTER than Python as of February 4th, 2019.

  • Python vs Java (Python loses in every test): https://benchmarksgame-team.pages.debian.net/benchmarksgame/fastest/python.html
  • .Net Core (C#) vs Java (C# wins in every tests): https://benchmarksgame-team.pages.debian.net/benchmarksgame/fastest/csharp.html
  • .Net Core (C#) vs C++ (C# loses in every tests, but not by much): https://benchmarksgame-team.pages.debian.net/benchmarksgame/fastest/csharpcore-gpp.html
  • .Net Core 2.0 (2.1 is faster) vs other languages in Amazon Lambda: https://read.acloud.guru/comparing-aws-lambda-performance-of-node-js-python-java-c-and-go-29c1163c2581

Also, I have developed in both languages, and I have found that it is much easier to develop good development practices using C# development tools than Python (this is a personal opinion - it's not a fact)

Choosing a language for AI development really depends on multiples factors, so giving a general answer here is difficult.


Enabling transformation

Your edX learning experience is grounded in cutting edge cognitive science. With more than two dozen distinct learning features to help you achieve your goals, our approach follows three key principles:

Experience

Learn new knowledge and skills in a variety of ways, from engaging video lectures and dynamic graphics to data visualizations and interactive elements.

Təcrübə edin

Demonstrating your knowledge is a critical part of learning. edX courses and programs provide a space to practice with quizzes, open response assessments, virtual environments, and more.

Müraciət edin

Learning on edX transforms how you think and what you can do, and translates directly into the real world—immediately apply your new capabilities in the context of your job.


Online Learning Comes of Age

Online academic “courseware” at the university level has now been available to the public for a decade, the earliest concerted effort having originated in 2002 with the Massachusetts Institute of Technology (MIT) and their OpenCourseWare initiative (http://ocw.mit.edu). This project offered up the syllabi, lecture notes, quizzes, exams, and/or other study materials for a very large number of courses, at the discretion of professors but with strong support and encouragement from the MIT administration. Only in a minority of cases were videos of lectures posted.

Even before this, The University of California, Berkeley, had started webcasting lectures, and eventually began posting both audio and video for public consumption at their Berkeley Webcast site (http://webcast.berkeley.edu), though without the ancillary materials of MIT's OpenCourseWare. A number of other universities followed suit, though seldom so extensively among these was Stanford with its ClassX streaming service (http://classx.stanford.edu/ClassX) and an earlier effort called Stanford Engineering Everywhere (http://see.stanford.edu/see/courses.aspx). In many cases, individual faculty members took the initiative to post course materials, including video, in widely varying formats. Some adopted the use of “Khan-style videos” or tablet-based screencasts of the sort popularized by the Kahn Academy with its vast library of instructional videos, which started as a viral YouTube sensation and has now become its own well-funded institution (http://www.khanacademy.org).

YouTube indeed became the destination of many academic videos, which are now aggregated by institution under YouTube EDU (http://www.youtube.com/education). Apple has also put its distinctive stamp on online learning with iTunes U (http://www.apple.com/education/itunes-u), also organized by institution but with integrated search capability and, of course, deployment to iPad and iPhone apps. Countless aggregators also assemble collections of video courses, but generally with little value added.

Yale University began in 2007 to release Open Yale Courses (http://oyc.yale.edu) in a more curated and consistent format than most other efforts, including high-quality video and extensive syllabi courses appeared incrementally, with just under 50 available to date. Then, in 2011, MIT revamped several of its online courses into a much more structured instructional format, with learning modules in outline form containing videos interspersed with self-assessment and other activities. In a somewhat different vein, the non-profit Saylor Foundation compiled a comprehensive online university curriculum comprising courses that are essentially mashups of video and text resources from many existing sources, including a number of those described above (http://www.saylor.org).

In the fall of 2011, a highly publicized online course, “Introduction to Artificial Intelligence” (AI), was conducted by Stanford University Prof. Sebastian Thrun and Google's Director of Research, Peter Norvig, based on the Stanford AI course. It ran “live” in the sense that new videos were released and homework assignments collected on a weekly basis, and quizzes and exams were given at set times, while discussion logs allowed for some degree of interaction. The course attracted 160,000 students from 190 countries, 22,000 of whom finished successfully and were granted “certificates of completion” [1]. Shortly afterwards, MIT set up a similar approach on a new platform called MITx, offering a course in electronic circuits that attracted comparable numbers of students (https://6002x.mitx.mit.edu).

The trend to structured presentation and high production quality then accelerated remarkably, and took an entrepreneurial turn. The AI course was effectively spun off by Prof. Thrun into a Web startup called Udacity (http://www.udacity.com), which is currently live with six courses. In April of 2012, two other Stanford scientists, Profs. Andrew Ng and Daphne Koller, announced a similar newco called Coursera (https://www.coursera.org), with backing from major Silicon Valley venture capital firms. Coursera, also now live, is being stocked with courses from academic partners Stanford, Princeton University, the University of Pennsylvania, and the University of Michigan this list was recently augmented with a tranche of a dozen more top-tier universities. And in May of 2012, barely six months after MIT had rolled out its new MITx platform, they and Harvard announced that the institutions were investing $30 million each in a joint online learning initiative called edX (http://www.edxonline.org).

All of these initiatives promise to offer undiluted, highly interactive university-level courses to the public, free of charge. Moreover, there is every indication that the instruction can be effective the U.S. Department of Education, in an exhaustive meta-analysis of 51 published head-to-head trials, found that “on average, students in online learning conditions performed better than those receiving face-to-face instruction” [2].


Free Data Science Courses for 2021

20. Free Data Science Courses Online (edX)

If you have prior knowledge in the field of computer science or statistics and want to use it to move your career towards the fast-growing field of data science, then this platform has plenty of data science course options for you. Created by top industrial and academic institutions of the world you can choose to focus on a particular subtopic or begin from very scratch and go for an all-rounded learning experience. Learn about probability, statistics, and analytics and understand how you can leverage the power of languages like Python and R.

– Take your pick from individual courses, degrees, and professional certificates.

– Get acquainted with numerous analytics tools and use them to work on assignments.

– Learn to extract data from different sources and put them into the desired format.

– Build, evaluate and compare models to predict future trends and draw insights.

– Audit the lectures for free and earn a verified certificate for an additional fee.

Duration: Self-paced

Rating: 4.5 out of 5

21. Statistics with R Certification from Duke University

Be ready to be amazed by the outstanding professors from Duke including Mine Çetinkaya Rundel, David Banks, Colin Rundel and Merlise A Clyde in this course where you will learn all about Bayesian Statistics, Linear Regression and Modeling, Inferential Statistics and Probability & Data. It is a beginner level specialization and you don’t require any previous experience to enroll for this one.

Rating: 4.7 out of 5

Review : Excellent course for one seeking to understand the basics of Inferential. It as difficult as it sounds, but manageable and the additional course materials are enough for the intermediate level self study

Bonus Courses

22. Mathematics for Machine Learning (Coursera)

This course aims to bridge that gap and helps you to build a solid foundation in the underlying mathematics, its intuitive understanding and use it in the context of machine learning and data science. Start with Linear Algebra and Multivariate Calculus before moving on to more complex concepts. By the end of the classes, you will have a strong mathematical footing to take more advanced lessons in ML and become a professional.

Duration: 4 to 6 weeks of study, 2 to 5 hours per week

Rating: 4.6 out of 5

23. Data Science Crash Course (Udemy)

With over 250 courses, this e-learning website makes sure that there is something for everyone irrespective of their experience level, to upgrade their knowledge in this growing field. Beginners can choose among boot camps, introduction to tools and programming languages suitable for analyzing datasets. Individuals with prior experience can check out programs that discover how data science integrated with ML, Deep Learning and other areas to solve real-life problems.

– Little or no experience is required to enroll in the beginner level classes.

– Get access to the tools required for data scientists.

– Programs dedicated to hands-on exercises and interview preparation.

– Explore pandas, numpy, perform statistical analysis, and present the extracted information in like a story so that it can be understood by both technical and non technical authorities.

– Lectures + Exercises + Downloadable resources + Full lifetime access

Duration: Self-paced

Rating: 4.5 out of 5

24. Data Science, Deep Learning, & Machine Learning with Python

İstəsən learn how to extract meaning and insights from massive data sets, then this course can provide you with all the fundamental knowledge that you need. In this course, you will learn techniques that are used by real data scientists and machine learning practitioners in the tech industry. It is included with more than 100 lectures, with most of the topics covered with hands-on Python code examples. The instructors of the course have years of experience in providing data science training with Python programming. They will even assist you during the course and provide solutions related to your queries.

– Learn how to build artificial neural networks with TensorFlow and Keras, and how to make predictions with linear regression and polynomial regression

– Understand how to classify images, data, and sentiments with the help of deep learning

– Learn to organize data with K-means clustering, support vector machines, KNN, Decision trees, and PCA

– Cover essential topics of data science, such as data visualization, transfer learning, sentiment analysis, multi-level models, and many more

– Build a movie recommender system with item-based and user-based collaborative filtering after finishing the course

– Earn a certificate of completion on completing the course with given assignments

Duration: 2-3 weeks

Rating: 4.5 out of 5

Review : Excellent explanations. Easy to follow. GREAT examples! This is a phenomenal class and Frank is an extraordinary instructor! I recommend this class / tutorial to all very interested!

25. Free Data Science Courses (DataCamp)

Whether you want to learn data mining, machine learning, or data visualization, Data Camp has an ideal course for every subject related to data science. From getting an introduction to R to learning other advanced programming languages, you can choose a course that best fits your knowledge. There are various courses to choose from, such as Introduction to Python, Introduction to R, Learning Data Visualization with Python, and many more. After completing these courses and learning all the skills, you can even apply to become an instructor at Data Camp. Moreover, these courses are integrated with a professional certification program, which means you will earn a certification of completion after finishing these courses.

– Freedom to choose from a wide variety of topics, such as Data Engineering, Importing and cleaning data, Data Manipulation, Data Visualization, and many more

– Learn from expert instructors and industry professionals who will assist you at every stage of learning

– Included with multiple videos, notes, practice exercises, and quizzes to help you expand your knowledge and skills

– Learn a wide variety of programming languages and techniques, such as R, Python, SQL, Git, Shell, Spreadsheets, etc.

Duration: Self-paced

Rating: 4.5 out of 5

26. Data Science: Deep Learning in Python

This course is designed to help you learn how deep learning really works and how it can be used on anything. So, if you want to start your journey towards becoming a master in deep learning, then this course can be the ideal choice for you. Sən ... əcəksən begin by learning how to build your first artificial neural network with the help of deep learning techniques, and then you will move on to other significant concepts, such as how to code backpropagation in NumPy, how to implement a neural network using Google’s new TensorFlow library, etc. This course is available with a 30 days free trial, so you learn from your comfort zone without any hidden cost.

– Cover a wide variety of topics, such as how to code a neural network from scratch, how to build a neural network from basic building blocks, etc.

– Learn from one of the best instructors of Udemy who has years of experience in providing deep learning coaching

– Avail assistance from a team of experts who will help you resolve your queries related to the course

– Know about various terms related to neural networks like activation, backpropagation, and feedforward

– Receive a certificate of completion of finishing the course with given assignments and projects

Duration: 10.5 hours

Rating: 4.6 out of 5

Review – Very nice course, it is well organized and explained. The exercises and examples are interesting and practical, maybe a bit too easy if an expert. The pace is good and everything covered thoroughly. Extra help lecture provided for troubleshooting.

27. Udemy Data Science Courses (Udemy)

Udemy is one such platform that gives you the freedom to choose the best data science course according to your requirements. These courses will help you learn how to visualize and respond to new data as well as develop innovative new technologies. Amongst this list of data science courses, the highest-rated courses are The Data Science Course 2019, Machine Learning A-Z, and Tableau 10 A-Z: Hands-on Tableau Training for Data Science. All these courses are designed and reviewed by expert instructors of Udemy who have years of experience in data science field. Also, after completing these courses, you will be able to earn your certificate of completion.

– A list of multiple courses focused on providing you immense knowledge of various data science concepts and techniques

– From machine learning, data mining, to data analysis, cover every essential topic of Data Science

– Included with multiple video lectures, quizzes, practice exams, and hands-on projects to help you understand each concept properly

– Learn and gain guidance from expert instructors and a team of experts to help you solve your queries

– Study from your comfort zone with a 30 days free trial with every course you opt for

Duration: Self-paced

Rating: 4.7 out of 5

28. Advanced Machine Learning Certification by Higher School of Economics

A total of 21 professors and researchers have come together to create this course and this is undoubtedly one of the most comprehensive courses on data science and machine learning. This is an intermediate level course only relevant if you have basic knowledge around the subject. The course includes CERN scientists who will share their experiences of solving real-world problems using data science. This is a 7 course curriculum, and it will take you deep into the world of machine learning.

Rating : 4.8 out of 5

Review : Great course. Teaches you a lot of techniques and hands-on assignments. The course covers extensively on how to achieve a better score in Kaggle with tips and techniques. The real-world data science would be slightly different to this. But nevertheless, the content is refreshing along with the links, supplement materials associated.

29. Data Science and Machine Learning Bootcamp with R

With a BS and MS from Santa Clara University, Jose Marcial Portilla also comes with years of experience as a professional trainer for Data Science and programming. His client base over the years includes General Electric, Cigna, The New York Times, Credit Suisse among many others. In this data science tutorial, he will teach you how to use the R programming language for data science. Few of the topics that will be covered include programming with R, advanced R Features, using R to handle Excel Files, web scraping with R, connecting R to SQL, using ggplot2 for data visualizations and many other areas.

Rating : 4.6 out of 5

Review : Great course, amazing teacher. Although I have a background in software development and databases, I had never used R before or employed statistical methods. After taking this course, including the recommended reading and the exercises, I feel confident in being able to use R and the machine learning methods covered in the course.

30. Excel to MySQL: Analytic Techniques for Business Certification from Duke University

Taught by Jana Schaich Borg and Professor Daniel Egger, this course from Duke University will help you formulate data questions, visualize datasets and inform strategic decisions. Learn how to use Excel, Tableau and MySQL to analyze data, build models and communicate your insights. It is all followed by a project where you will apply your skills to work on a real world business process.

Rating : 4.7 out of 5

Review : The course was very well organized. Instead of just teaching tableau the course covered aspects about how to approach a business problem, design ways to approach a problem, structured thinking and then went to solving those problems using tableau. Even after tableau was taught the instructor covered aspects of how to present it to the target audience and make an impact. Əla iş. Only suggestion will be to be up to date about the content as tableau comes up with upgrades but the course videos don’t include it.

31. Data Structures and Algorithms Certification from UC San Diego

UC San Diego and Higher School of Economics along with Computer Science Center and Yandex come together for this Data Structures and Algorithms Specialization spread across 6 courses. It is taught by a group of extremely proficient professors that include Daniel M Kane, Pavel Pevzner, Michael Levin, Neil Rhodes and Alexander S. Kulikov. There’s a good mix of theory and practice in this course where you will learn algorithmic techniques for solving various computational problems. This is one of the best Algorithms online course with the wealth of programming techniques it teaches you. The program also consists of two major projects : Big Networks and Genome Assembly.

Rating : 4.6 out of 5

Review : Thanks for the course. Content is good and videos are very well done. Only problem is that the assignment problems were gruelling and unfortunately it is hard to get one-to-one contact for help if you get stuck

32. Big Data Certification by UC San Diego

UC San Diego with industry partner splunk has created this 6 course specialization where you will learn about Big Data Modeling and Management Systems, Big Data Integration and Processing, Machine Learning With Big Data and Graph Analytics for Big Data. Taught by Amarnath Gupta, Director, Advanced Query Processing Lab Mai Nguyen, Lead for Data Analytics and Ilkay Altintas, Chief Data Science Officer. It will be followed by a project to implement all that you have learnt.

Rating : 4.5 out of 5

Review : The basis to most of the concepts given were very informational and each lesson was well developed. The hands on activities truly made it worth it!

33. Master of Computer Science in Data Science Degree Online (Illinois)

If you are willing to earn a master’s degree in Data Science, then this program is the ideal choice for you. In this course, you will learn data science skills and techniques that are transforming business and society. With this program, you will not only get the exact knowledge and insights from massive data sets həm də get full command of the computational infrastructure. This is an integrated program that includes both MCS degree requirements and data science-focused coursework, which means you will learn computer science concepts as well as data science techniques. Moreover, this program comprises various videos, notes, quizzes, and hands-on projects to equip you with the course content better.

– A comprehensive program that is focused on core competencies in machine learning, data mining, data visualization, and cloud computing

– Included with various interdisciplinary data science courses that offered in cooperation with the Department of Statistics

– Learn tool-oriented and problem-directed approaches to machine learning with applications in natural language processing, computer vision, and geo-positioning

– Flexible payment modes that allow you to pay the program fees in multiple installments

– Continuous support and assistance from the instructors if you have any problems related to the master’s degree program

Duration: 2 years

Rating : 4.5 out of 5

34. Machine Learning Certification from University of Washington

This certification course has been created by leading researchers at the University of Washington. Consisting of both theoretical study and practical lectures, you will learn about Prediction, Classification, Clustering and Information Retrieval among other key areas. Specifically, you will learn to describe the input and output of a regression model, estimate model parameters, tune parameters with cross-validation and analyze the performance of the model. Taught by Emily Fox, Amazon Professor of Machine Learning and Carlos Guestrin, Amazon Professor of Machine Learning.

Rating: 4.8 out of 5

Review : I really enjoyed this course. Emily is an excellent instructor and the material was well planned and straightforward to follow. The programming assignments were useful and I got a lot out of implementing the algorithms from (near) scratch. I would have liked to see SVR and ensemble methods as part of this class but I understand they will be covered in another course. I used graphlab for all of the assignments but I also used numpy and pandas when I couldn’t find the functions I was looking for in graphlab. I was not a fan of the coursera hosted notebooks with graphlab for the first course but running it off my own machine was a different experience and I could definitely be sold on a single solution in place of numpy, pandas, and scikit learn.

35. Data Engineering Course – Google Cloud (Coursera)

This data engineering certification, designed by Google Cloud experts will help you master designing systems for processing data. You will learn how to implement various machine learning techniques and analyse data. You will work with structured, unstructured as well as streaming data. This is not ideally a beginners course, but aimed at intermediate learners wanting to gain expertise in this domain.

– Part of official Google Cloud Platform training

– Available on leading e-learning platform Coursera

– Use machine learning models using Tensorflow and Cloud ML.

– Gain hands-on experience using the Google Cloud Platform components.

Duration: 5 weeks, 6 to 12 hours per week

Rating: 4.6 out of 5

So that was our take on Best Data Scientist Certification, Tutorial, Courses, Class and Degree available online. So that was our take on the best from the field of data science programs, hope you found the right program for you. Wish you happy learning! Do subscribe to us to hear about the latest programs from the domain.


Videoya baxın: MSI 4 Biologiya 65s (Dekabr 2022).