Ақпарат

Біреу маған компьютерлік биология негіздерін үйренуге арналған ашық бағдарламалық қамтамасыз ету сілтемелерін ұсына алады ма?

Біреу маған компьютерлік биология негіздерін үйренуге арналған ашық бағдарламалық қамтамасыз ету сілтемелерін ұсына алады ма?


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.

Менің интернетім баяу, менде тек 1 ГБ деректерді пайдалануға рұқсат етілген. Мен есептеу биологиясының кейбір негіздерін үйрену үшін одан барынша пайда алғым келеді.

Мен үшін ең жақсы онлайн курс (еркін қол жетімді дәрістер) ұсыныстары қандай?


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

Егер жақсы ресурстар қажет болса, барлық слайдтарды жүктеңіз.


Биоинформатиканы оқыту

Эстер Ландхуис
2016 жылдың 1 шілдесі

&көшіру ISTOCK.COM/NICOLAS Делаидалық Родос кішкентай шаян тәрізділердің мансаптың осындай үлкен ауысуына әкелетінін білмеген. Шамамен он жыл бұрын, Вашингтон университетінде постдок ретінде ол лососьді пайдалы тағамға айналдыратын қанықпаған май қышқылдарын омега-3 майына айналдыратын копеподтар мен мдашмикроскопиялық организмдерді зерттеді. Олар балықты май алу үшін не жейді, - дейді Родос. Аквакультура бумы кезінде ол майды айналдыру процесіне қатысатын гендерді іздей бастады. Мәселе болды, өте аз зерттеушілер копепод генетикасын зерттеді. 2005 жылы Родос & rsquos Жапонияның ДНҚ деректер банкінен, Еуропалық нуклеотидтер мұрағатынан және GenBank -тен & ldquocopepod және липидтер мен rdquo іздеулері нәтиже бермеді. Ол &ldquocrustacean&rdquo іздеген кезде ол шамамен 50 геннің тізімін алды, бірақ олардың ешқайсысы липидтер алмасуына қатысы жоқ.

Родос табылмады, жәндіктердің гендерін қосу үшін іздеуді кеңейтті, содан кейін праймер жиынтығын жасап, олардың бар -жоғын тексеру үшін сансыз ПТР талдауларын жүргізді.

Бұл күндері оның мұндай проблемасы болмайды. Зерттеушілер жаңа геномдық жүйелілікті анықтаған кезде, олар бірнеше түрту арқылы туыстас түрлердің геномында болуын тексеру үшін заманауи есептеу және биоинформатика құралдарын қолдана алады. Техникалық жетістіктер әртүрлі салаларда басқарылмайтын деректер көлемін беретіндіктен, ылғалды зертханалық ғалымдар олардың нәтижелерін түсіну үшін биоинформатикаға жүгінеді. Ғаламторға курстар, шеберханалар мен биоинформатиканы зерттеушілердің өсіп келе жатқан қоғамдастығы енді ғалымдарға қолда бар деректерді талдау құралдарын жақсы түсінуге немесе өз құралдарын құруға көмектесу үшін, тіпті оларды компьютерлік мансап үшін орындықтан кетуге көндіру үшін де қол жетімді.

Омега-3 май қышқылын өндіруге қатысатын копепод гендерін анықтау үшін күрескеннен кейін, Родос екі қосымша постдокс жасады: Флоридадағы Форт-Пирс қаласындағы Смитсониан теңіз станциясында және Техас A & ampM университетінде-Корпус Кристи. Есептеу талдауларына дейін тізе бүктіре отырып, ол мектепке қайта оралып, 2012 жылы Джонс Хопкинс университетінде биоинформатика бойынша магистр дәрежесін алды.

Есептеу құралдарының немесе биоинформатиканың немесе математиканың маманы болудың қажеті жоқ. -Ракель Хонтециллас-Магарзо,
Virginia Tech

Родос, қазір Орегон штат университетінде зерттеуші және биоинформатика бойынша жаттықтырушы, бұл мансаптық өзгерісті таңдауда жалғыз емес. Glassdoor.com жұмыс орындары мен рекрутинг сайтының жақында жүргізген сауалнамасы «деректерді зерттеуші» 2016 және 2012 жылғы ең жақсы жұмыс деп бағалады. Гарвард бизнес шолуы оны «ХХІ ғасырдың ең сексуалды жұмысы» деп атады. Егер сіз жолдарды өзгерткіңіз келмесе де, биоинформатиканың кішкене ноу-хауы зертханада әлі де пайдалы болуы мүмкін.

Кодерлермен жұмыс жасаңыз

Вирджиния Тех-те иммунология постдокторы ретінде Ракель Хонтециллас-Магарзо тышқандармен жұмыс істеді және молекулалық биология эксперименттерін жасады. Содан кейін ол Мадридтегі испандық ғылыми -зерттеу және ауылшаруашылық институтында екі жыл жұмыс жасады, содан кейін Вирджиния Тех биокүрделі институтына ассистент ретінде оралды. Университет ішек қоздырғыштарына адамның иммунитетін зерттеуге арналған есептеу модельдерін жасау үшін топ құрған кезде, Хонтекильяс-Магарзо эксперименттік жобалау тәжірибесі үшін таңдалды. Командаға өмірді зерттейтін ғалымдар, физиктер, биоинформатиктер және бағдарламалық жасақтама инженерлері кірді - шамамен 50:50 эксперименттік және есептеу зерттеушілері.

2014 жылдың жазында бір аптаға созылған есептеу иммунитетіне арналған симпозиумда Хонтецилла-Магарзо және басқа иммунологтар есептеу құралдарының ылғалды зертхана деректерін талдауды қалай тереңдететінін және әдебиеттерге негізделген интуитивті болып көрінбейтін жаңа гипотезаларды ұсына алатынын білді. Қазіргі уақытта Хонтециллас-Магарзо инфекция кезінде иммундық жасушалардың мінез-құлқын модельдеу үшін компьютерлік модельдеуді пайдаланады. Helicobacter pylori, ойық жара тудыруы мүмкін бактерия. Ол және оның әріптестері модельдеудің параметрлерін эксперименттік мәліметтерге сүйене отырып анықтайды, мысалы, Т-жасушалық белсенділік деңгейі үшінші күні өлшенеді. H. pylori тышқандағы инфекция. Жақында осы модельді қолданатын сезімталдық талдауы қабынуға қарсы макрофагтардың шырышты қабаттың тұтастығын сақтауға және асқазан эпителий жасушаларының өлуіне жол бермеуге көмектесетінін көрсетті. H. pylori инфекция. Бұл силико анализінде негізгі механизмдер ашылмайды. Алайда, олар «егер сіз [элементті] өзгертсеңіз, бұл екіншісіне айтарлықтай әсер етеді»,-деп көрсете алады, бұл орындық эксперименттерде нені растау керектігі туралы шешім қабылдауға көмектеседі дейді Хонтекильас-Магарзо. Ол қазіргі уақытта макрофаг/эпителий сілтемесін бақылау үшін тышқан зерттеулерін жүргізуде.

Жергілікті курстарға немесе симпозиумдарға қол жеткізе алмаған жағдайда да, ылғалды зертханашылар Вирджиния Технологиясының тамақтану иммунологиясы мен молекулярлық медицина зертханасын басқаратын Хосеп Басаганья-Риераның ұсыныстары бойынша ғылыми топтармен ынтымақтастық орнату арқылы есептік және биоинформатикалық әдістермен таныса алады. , оған Хонтекильяс-Магарзо зертханасы кіреді. Есептеу иммунологиясына ерекше қызығушылық танытатын зерттеушілер кітаптарға, оқулықтарға және басқа ресурстарға сілтемелерді осы Virginia Tech сайтынан таба алады.

Деректерді пәнаралық топтармен талдау үшін «сізге есептеу құралдары немесе биоинформатика немесе математика бойынша сарапшы болудың қажеті жоқ», - дейді Хонтецилла-Магарзо. Дегенмен, «сізге белгілі бір деңгейде түсіну керек. Сіз олардың кейбір терминологиясын түсінуіңіз керек ».

Қайтадан мектепке

Калифорния университетінің есептеу биологы Кэтлин Фиш биоинформатиканың алғашқы дәмін эволюционист биолог Крейг Морицтен Калифорния университетінде, Берклиде, магистранттан колибри құстарының климаттық тауашаларын картаға алу үшін алды. Бірақ бұл ресми нұсқаулық емес. «Ол:« Міне, кейбір деректер нүктелері. Бағдарламалық жасақтамамен ойна », - дейді Фиш. Содан кейін, UC Davis -те PhD докторлық диссертациясында жұмыс істей отырып, Фиш есептеу құралдарымен жұмыс жасауды жалғастырды - микроспутниктік ДНҚ маркерлерінен популяция құрылымын анықтау үшін құрылымды және SPAGeDi (генетикалық әртүрліліктің кеңістіктік үлгісін талдау) бағдарламасын қолдана отырып, жойылып кету қаупі төнген популяцияның генетикалық әртүрлілігін бағалауды жалғастырды. Сан-Франциско шығанағының атырауында.

Бірақ бұл бағдарламалық жасақтаманы Фиш өз қалауымен жасағысы келген басқа адамдар жасаған. Ол Python және R, кеңінен қолданылатын екі бағдарламалау тілдерін үйренуден бастады. «Мен көптеген кітаптарды сатып алдым және оларға әрең қарадым», - деп әзілдейді Фиш. Оның орнына ол Coursera арқылы онлайн курстарға еніп кетті. Аптасына бес күн, Фиш дәрістерді қарау, проблемаларды шешу және курстастармен кері байланыс алу үшін Coursera -ға кірді. «Алдымен« есептегіш заттар қорқынышты болып көрінеді », - дейді Фиш,« бірақ егер оған уақыт бөлуге уақыт болса, бұл сіздің қолыңызда ». (Python және R сабақтары бес жыл бұрын Фиш алған кезде тегін болды, дегенмен Coursera қазір ұқсас ұсыныстар үшін әр курсқа $79–99 ақы алады. Сәтті аяқталғаннан кейін студенттер LinkedIn профиліне қосуға болатын электрондық курс сертификаттарын алады.)

Зерттеушілер, сонымен қатар, Data Carpentry және Software Carpentry бағдарламалық қамтамасыз ету курстарына қатысып, есептеу негіздерін үйрене алады. Software Carpentry компаниясы жыл сайын бүкіл әлем бойынша екі күндік 100-ге жуық семинар өткізеді, қысқа оқулықтар мен практикалық жаттығулар арқылы зерттеу есептеулерінің негізгі дағдыларын үйретеді. Барлық нұсқаулар тірі кодтау арқылы орындалады. Software Carpentry негізінен деректерді талдау мен бағдарламалауды жүргізетін зерттеушілерге бағытталған болса, оның Data Carpentry ұйымы электрондық кестеден R, Python және командалық жолдағы деректерді талдауға көшуді енді бастағандар үшін жақсы.

Есептеу дағдылары жоғары болғандықтан, Фиш орындықтан толығымен кетіп, Scripps Research Institute биоинформатигі Эндрю Су -мен жұмыс істеуге шешім қабылдады, оның зертханасы генетика мен геномика үшін краудсорсингті қолдану үшін құралдар жасайды және қолданады. Scripps пост-докторы ретінде Фиш әртүрлі платформалардағы келесі ұрпақ секвенциясы деректерін талдауды үйренді және сүт безі қатерлі ісігіндегі нақты медицина зерттеулерінен бастап остеоартриттің жүйелік биологиялық талдауларына дейінгі жобалар бойынша көптеген зерттеу топтарымен бірлесіп жұмыс істеді. «Көптеген PI және серіктестермен жұмыс істей отырып, мен келесі гендік секвенирлеудің барлық түрлеріне тап болдым», - дейді Фиш. 2014 жылдың күзінде ол Сан-Диего университетінде жұмысқа орналасты, қазір ол Геномдық медицина институтында компьютерлік кластерлерде және бұлтта мульти-омикалық деректерді талдау құбырларын автоматтандыру үшін ашық бастапқы платформаны әзірлеуде жұмыс істейді.

Қоғамдық қолдау

ЖАЗДЫҚ ҚЫРСЫҚ: 2014 жылы Virginia Tech-те ішек қоздырғыштарына иммунитетті модельдеу орталығында (MIEP) таңертеңгілік дәрістерді түстен кейін практикалық жұмыспен біріктірілген шырышты иммунитетті модельдеудің жазғы симпозиумы өтті. MIEP ұсынған фотосуреттер Python мен R тілін үйрену үшін Coursera сабақтарына қатыса бастаған кезде, Фиш әріптестерінің көмегіне жүгінді және StackOverflow деп аталатын онлайн-қауымдастық форумынан bash деп аталатын командалық жол тілінің негізін үйренді. Фиш «The Scientist» журналына берген сұхбатында «білу қажет» негізінде өзін-өзі оқыту колледждің ресми курсы сияқты жан-жақты болмаса да, «мені орнымнан алу үшін жеткілікті болды» деді. GitHub.com ашық кодтар қоймасындағы Python «рецептілер» жинағы - биоинформатика кодының үзінділері мен тұжырымдамалары үшін тағы бір жақсы ресурс.

Scripps -тегі Су зертханасындағы тағы бір постдок Тим Путман да қолдау көрсететін қауымдастықтың көмегімен биоинформатикаға көшті. Путман 2010 жылы Орегон мемлекеттік университетінде (OSU) PhD зерттеуін бастаған кезде, патогенезді зерттеу үшін жасушалық биология эксперименттерін жүргізді. Хламидиоз инфекция. Бірақ бактериалды геномдардың тізбектелуі мен салыстырмалы геномиканың жасалуы Путманды тез арада зерттеудің талдаушысына айналдырды. Мұндай жұмысты орындау үшін оған басқа серверлерден файлдарды алу үшін Linux ортасын шарлау, қалаған деректерді шығарып алу және зертхана алгоритмдерімен жұмыс істеу үшін нәтижелерді қайта пішімдеу үшін Python және R сценарийлерін іске қосу қажет болды.

Путман өзінің зертханасының басқа мүшелерінен командалық жолдың кейбір негіздерін алды. Ол сонымен қатар кампуста OSU геномды зерттеу және биокомпьютерлік орталығы арқылы ұсынылатын Python шеберханасын алды. Тағы бір үлкен көмек - OSU биоинформатика пайдаланушылар тобы (BUG). Бұл өмірді зерттеушілер, биоинформатиктер, информатиктер, математиктер мен инженерлер тобы әр апта сайын кездесіп, метагеномика, құрылымдық сұрау тілі (SQL) және басқа да есептік қиындықтар туралы түскі ас үстінде сөйлеседі. BUG -дің негізгі мақсаты - «адамдарды бір бөлмеге кіргізу, олар не үйреніп жатқанын және не үшін күресіп жатқанын айтады», - дейді Шоун О'Нил, OSU биоинформатика тренерлерінің бірі.

Шынында да, Путман кейде бөлмеде өзінің мазасыз мәселелеріне жауап беретін басқаларды тапты. «Мен BUG адамдарынан үйренген үлкен нәрсе - пәрмен жолы құралдарын конфигурациялау және жөндеу және ортамды орнату», - дейді ол. «Бұл информатикаға жаңадан келген адамға үлкен кедергі болуы мүмкін».

UC Davis сонымен қатар биоинформатиктерге Data Intensive Biology бағдарламасы деп аталатын форум арқылы күрес пен шешімдерді бөлісу мүмкіндігін береді. Сеанстарды биоинформатиктердің бір-бірін оқытуы үшін қоғамдық қозғалыстың негізгі жетекшісі Титус Браун ұйымдастырады. Кейбір талқылаулар UC Davis кампусының сыртындағы қызығушылық танытқан зерттеушілер қатыса алатындай онлайн режимінде таратылады. Кейбір қатысушылар, оның ішінде Родос, курстың жаңа материалдары мен оқыту әдістемесін білу үшін мезгіл -мезгіл кездесіп тұрады.

Иммунитетті модельдеу: Вирджиния Технология университетінің докторанты Адриа Карбо MIEP жазғы симпозиумында CD4+ Т жасушаларының дифференциациясын модельдеу туралы баяндама жасайды. MIEP ЖАСАҒАН ФОТО Дәл осы UC Davis семинарларының бірінде Родс Illumina деректерін гибридті де жаңа құрастырудың бірнеше әдістері туралы білді. Сондықтан ол OSU-ға қайтып келгенде және Путман оған өзінің бактериялық геномдарын теңестіретін анықтамалық тізбектердің жоқтығына шағымданды, ол оны жаңа құралдарды іздеуге шақырды. Путман былай дейді: «Бұл өте жақсы болды, өйткені ол осы саладағы көшбасшылардан жаңа нәрселерді үйреніп, содан кейін ОСУ зерттеушілеріне қайтаруды үйренді», - дейді Путман.

Енді Scripps -те Путман өзінің биоинформатикалық тәжірибесін тиімді қолданады, әріптестерімен бірге веб -интерфейс қосымшасын құрады, бұл зерттеушілерге қызығушылық генінің ақуыздармен, препараттармен, ферментативті субстраттармен және Уикидатта орналасқан микробтармен қалай байланысқанын зерттеуге мүмкіндік береді, құрылымдалған деректердің көптеген түрлері үшін қауымдастық таңдаған мәліметтер базасы. Сондай -ақ, қолданушылар өздерінің микробтық деректерін мәліметтер қорына қосу үшін қосымшаны пайдалана алады. Мансаптық саяхаты туралы ойлана келе, Путман өзінің орындықтан биоинформатикаға өтуіне көмектесетін көптеген ресурстарға ие болғаны үшін бақытты сезінеді. «Қазір істеп жатқан жұмысым үшін информатикадан хабардар болу тән», - дейді ол.

Родос, сонымен қатар, оны есептеу зерттеулеріне итермелеген кішкентай шаян тәрізділерге ризашылығын білдіреді. «Менің биоинформатикаға ауысуым маған бұрынғыдан да үлкен және қызықты сұрақтар қоюға мүмкіндік берді», - дейді ол. «Мен әлі күнге дейін копеподтардың қанықпаған омега-3 май қышқылдарын қалай шығаратыны туралы алғашқы зерттеу сұрағыма жауап беремін деп үміттенемін, бірақ қазір биоәртүрлілікке, бейімделуге және эволюцияға қатысты одан да қызықты сұрақтар қоюға мүмкіндігім бар».

Эстер Ландхуис - Сан -Франциско шығанағында тұратын штаттан тыс ғылыми жазушы.


Кіріспе

Биология кафедралары практикалық есептеулерді қамтитын курстық жұмысты жиі ұсынады немесе қарастырады (Уилсон Сайрес т.б., 2018). Есептеуді қамтитын курстар үшін әртүрлі негіздемелер бар. Мүмкін, ең айқын негіздеме - есептеу биологиясын, биоинформатиканы және/немесе үлкен деректер жиынтығымен жұмыс істеу дағдыларын үйрету. Биоинформатикалық дағдылар барған сайын биология және биология білімінің негізгі құрамдас бөлігі болып табылады және студенттердің жұмысқа және/немесе магистратураға дайындығына қолдау көрсетеді (Уилсон Сайрес т.б., 2018). Биологияны зерттеушілердің басым көпшілігі үлкен мәліметтер жиынтығын қолданады немесе жеткілікті дайындықпен жасай алады, бұл үлкен мәліметтер жиынтығын тиімді пайдалануға жалпы дайындық студенттер үшін де маңызды екенін көрсетеді (Бароне т.б., 2017 Loman & amp Watson, 2013). Дегенмен, шағын деректер жинақтары болса да, талдауларды қайталанатын түрде орындау және ғылыми есептеу тілдерінде қол жетімді статистикалық және аналитикалық құралдардың кең ауқымына қол жеткізу ғалымдардың жұмысын жақсартады. Осылайша, есептеуге байланысты курстық жұмыста нұсқаушылар осы саланың ажырамас бөлігі болып табылатын белгілі бір дағдыларды немесе құралдарды үйретеді. Балама мотивация - бұл курстық жұмысқа көбірек мәліметтер мен талдауды қосу. Деректерді курстарға енгізу студенттерге зерттеу процесін бастан өткеруге көбірек мүмкіндік береді, сонымен қатар студенттер өздерінің нәтижелерінен қорытынды шығару арқылы биологиялық теорияларды мойындайтын белсенді оқу әрекеттерін енгізу мүмкіндігін береді (Kjelvik & amp Schultheis, 2019). Есептеу дағдыларын үйретудің тағы бір негізі - мәліметтердің сауаттылығын арттыру (Gibson & amp Mourad, 2018), бұл оқушылардың болашақ мансапқа дайындығын арттырумен қатар, оқушыларды ғылым мен саясатқа қатысты әлеуметтік мәселелерге сыни тұрғыдан ойлануға дайындайды (Кук т.б., 2014).

Дегенмен, биология кабинеттерінде қолмен есептеуге үйретуде елеулі кедергілер бар (Уильямс т.б., 2017). Көптеген биологтар өз зерттеулерінде есептеулерді пайдаланғанымен, салыстырмалы түрде аз адамдар бұл салада нақты дайындықтан өтеді. Есептеуді үйрету бойынша әлі де аз дайындық бар (Уильямс т.б., 2017). Маңыздысы, санаулы биологтар білімді немесе есептеуді үйретуге арналған инфрақұрылымы бар бөлімде орналасқан (Уильямс т.б., 2017), осылайша, есептеуді үйрету нұсқаларымен немесе соңғы озық тәжірибемен жиі таныс болмайды. Каммингс & amp Темпл (2010) биоинформатиканы оқытудағы қиындықтарды «инфрақұрылым мен логистика нұсқаушысы биоинформатика мен үздіксіз білім, биоинформатиканың кеңдігі, оқушылардың әртүрлілігі мен білім беру мақсаттары» деп сипаттайды. Уильямс т.б. (2017) ұқсас түрде факультеттің дайындығы, инфрақұрылымы, студенттердің қызығушылығы мен дайындығы келтірілген. Бұл жерде біздің мақсатымыз – инфрақұрылым және логистика мәселелерін шешу, профессорлық-оқытушылар құрамының тәжірибесіне ұсыныстар жасау. Біз есептік оқытуды қалайтын оқытушыларға Бағдарламалық қамтамасыз ету және деректер ұстасы шеберханасы сияқты бағдарламаларды, сондай -ақ QUBES, NEON және өздерінің университеттері ұсынатын мүмкіндіктерді қарастыруды ұсынамыз. Сонымен қатар, біз профессорлық-оқытушылар құрамының бағдарламалық жасақтама және мәліметтерді ағаш өңдеу нұсқаушыларын оқыту курстары сияқты бағдарламалар арқылы есептеуді оқыту бойынша білім алуды ұсынамыз. Бұл мақалада оқытушыларға есептеу курсының мазмұнын үйретуге қолжетімді опциялар түсіндіріледі (бұл жерде бірге есептеуіш платформалар деп аталады), курс үшін ең жақсы есептеу платформасын қалай таңдау керектігі талқыланады және кодтау мен деректерді талдауды үйретудің тиімді стратегиялары сипатталады.

Тәрбиеші өзінің мазмұнын жеткізу үшін қандай технологияны қолданса, тәрбиешінің оқу мақсаттарын қолдайды және оқушылардың білім алу қабілетін арттырады. Әрбір курстың оқу мақсаттарының бірегей жиынтығы бар және әрбір оқушылар тобының өзіндік қиындықтары бар. Есептеу техникасына қатысты мұндай оқу мақсаттары студенттерді негізгі кодтау дағдыларының құндылығына тартудан жоғары деңгейлі дағдыларды қалыптастыруға және өзін-өзі оқыту және өз бетінше жұмыс істеу қабілетіне дейін болуы мүмкін. Біріншісінің мысалы ретінде биологияның бірінші курс студенттері деректерді талдауға бағытталған лабораторияны қамтуы мүмкін, онда студенттер деректерді талдау нәтижелеріне назар аударады. Керісінше, зерттеу әдістері бойынша жоғарғы бөлім курсы кодтаудағы өзін-өзі қамтамасыз етуді, зерттеудің қайталанушылығын және бағдарламалық жасақтаманы басқару мен орнатуды баса көрсету арқылы студенттерді тәуелсіз деректерді талдауға дайындауға көбірек көңіл бөлуі мүмкін. Сонымен қатар, таңдалған платформа студенттердің жұмыс түрін қолдауы керек. Бірінші мысалда, студенттерге биологиялық деректерді визуализациялау үшін сәйкес сюжеттер жасауды үйрену қажет болуы мүмкін, сондықтан студенттер жұмыс істейтін платформа сюжеттерді көрсету мүмкіндігіне ие болуы керек. Екінші жағынан, егер курстың мақсаты студенттерге қашықтағы серверде геномдық масштабтағы деректерді басқаруды үйрену болса, есептеу кластеріне кіру үшін командалық жол интерфейсін қолданатын платформа қолайлы болуы мүмкін.

Биология зертханалық курсы белгілі бір зертханалық жабдықты қажет ететіндіктен, есептеуді есептеу оқушылардың арнайы бағдарламалық қамтамасыз ету мен функцияларға қол жеткізуін талап етеді. Бұл интернеттен жүктеп алуға болатын бағдарламалық құралдың бір немесе бірнеше бөлігінен есептеу тілі мен әзірлеу ортасын орнатуға дейін болуы мүмкін. Қарапайымдылық үшін оқушылар мен нұсқаушы пайдаланатын интерфейстер біркелкі болуы керек, өйткені бағдарламалық құралдың әртүрлі нұсқаларында әртүрлі интерфейстер немесе командалар болуы мүмкін. Оқушыларға сабақтан тыс уақытта да есептеу әдісі қажет - мысалы, үй тапсырмасын сабақтан тыс уақытта орындау. Ақырында, есептеу платформасы студенттерге курстық жұмыстар мен нұсқауларға назар аударуға мүмкіндік беруі керек. Оқу платформасы оқушылардың оқу мақсаттарына назар аударуына кедергі келтірмеуі керек.

Тағы бір ескеретін нәрсе - құралдарды және/немесе үлкенірек платформаны таңдаудағы жүйелілік пен тірек. Gibson & amp Mourad (2018) әр курстың өз құралын таңдаудан гөрі, студенттер өз дағдыларын қолдана алатын платформа мен құралдардың құндылығын көрсететін «биологияның оқу бағдарламасы бойынша деректер сауаттылығын үйлестірілген, бірізді дамыту» қажеттілігін көрсетеді. Мысалы, студенттерге бір сыныпта R, екіншісінде Python және басқасында Галактика сияқты геномикалық платформаны пайдалану қиын болуы мүмкін (Wu & Anderson, 1990). Сонымен қатар, тілдер мен платформаларды ауыстыру (яғни, жаңа дағдылар жиынтығын үйрену) тілді немесе платформаны нақты үйрету болмаса, басқа білім беру іс -шараларына кететін уақытты төмендетуі мүмкін.

Есептеу платформасының кез келген таңдауы шығындар мен артықшылықтармен келеді. Бұл мақалада біз белгілі бір бағдарламалау немесе деректерді талдау дәрежесі бар курстарда есептеуді үйретуді жеңілдету үшін құралдар мен әдістерді талқылаймыз. Біз әр түрлі есептеу платформаларын оқушылардың сан алуан жиынтығына, олардың мотивациясы, өмірлік тәжірибесі мен технологияға қол жетімділігі тұрғысынан ерекше назармен түсіндіреміз. Атап айтқанда, біз биологияда жиі кездесетін бағдарламалау тілдеріне тоқталатын боламыз: R және Python. Ақырында, біз оқушыларға есептеу сабағында табысқа жетуге көмектесетін тиімді педагогикалық әдістерді қарастырамыз.


'Үйде жұмыс жасайсыз ба? Мен сізге есептеу биологиясын үйренуге көмектесетін нұсқаулық жасадым!

Менің ойымша, біздің көпшілігіміз үйден біраз уақыт жұмыс істеуге мәжбүрміз. Сіздің тәжірибеңізді үйге жеткізе алмайтындар үшін, бұл есептеу биологиясы, деректерді талдау және визуализация туралы біраз білуге ​​тамаша уақыт!

Кейбіреулеріңізге көмектесу үшін мен дымқыл зертханадан құрғақ зертханаға өтуіме көмектескен еркін қолжетімді ресурстардың тізімін жасадым. Пікірлерде осы тізімге қосуға болады, егер мен сізді қызықтыратын нәрсені жіберіп алсам, маған хабарлаңыз, мен оны қосамын.

Егер сізде ақылы онлайн курстарға қолма -қол ақша болса, Lynda, Coursera, Udemy ресурстары да тамаша мүмкіндіктер болып табылады. Олар үйлесімді оқу бағдарламасы ретінде жасалғандықтан жақсы болады. Алайда, бұл курстарда Интернетте еркін қол жетімді ақпараттан артық ақпарат жоқ.

Болмаңыз! Иә, алгоритмдік биоинформатика қорқынышты, бірақ информатика бойынша көп білімді қажет етпейтін есептеу биологиясының бүкіл әлемі бар. Мен бұрынғы дымқыл зертханалық егеуқұйрықпын, ол соңғы бірнеше жылда 75% құрғақ зертханаға ауысты және мен келесі бірнеше аптада бұл құралдарды интеграциялауға мүмкіндік беретін негізгі түсінікті алудың тамаша уақыты деп айта аламын. сіздің зерттеуіңіз.

Мен R - деректерді талдауға кіріскісі келетін ылғалды зертханалық биологтар үшін ең жақсы тіл деп ойлаймын. Көптеген қол жетімді кітапханалар және қол жетімді UI консолі (Rstudio) оны питонға қарағанда әлдеқайда қолжетімді етеді. Мен сондай-ақ питонды қолданамын және егер біреу питонды үйренгісі келсе, кейбір ақпаратты қоса аламын, бірақ тілдегі агностикалық бастауыш биолог үшін R - бастау үшін тамаша орын.

Биологтарға арналған оқулықтар:

datacamp -те R -ны орнатуға, қоршаған ортаны орнатуға, кітапханаларды басқаруға және т.

Swirl — R ортасындағы негізгі R синтаксисі және статистикалық тестілеу бойынша оқулықтар беретін R кітапханасы. Мен негіздерді алғаш рет осылай үйрендім. осы жерден бастаңыз!

Datamentor Бұл жазбаша оқулықтар R. құрылымының деректер құрылымы мен синтаксисіне тереңірек сипаттама береді. Бұл бағдарламалау тәжірибесі шектеулі адамдар үшін және басқа оқулықтарға серіктес ретінде өте жақсы.

MarinStatsLecture - бұл оқу дизайнынан бастап фигураларды құруға дейінгі барлық нәрселер бойынша оқулықтар ұсынатын бірнеше сағаттық бейнелері бар YouTube арнасы.

BioConductor нақты биологиялық деректер үшін R пайдалануға бағытталған ресурстардың үлкен тізімін (бейнелер, github реполары, слайдтар және кітаптар) ұсынады. Бұл сіздің нақты тауашалық тақырыбыңыз үшін R пайдалануды үйренудің тамаша ресурсы.

Дәптерлерді төмендету. зертханалық дәптер есептеу биологиясында да маңызды. Rmarkdown ноутбуктері - бұл кодты тіркеудің, фигураларды құрудың және PDF форматында экспорттаудың қарапайым әдісі. Дәптермен жұмыс жасауды бастау үшін бұл жақсы оқулық.

Зерттеуді бастауға көмектесетін биологиялық деректер жиынтығының мысалдары

Әрине, жеке деректерді үйрену - бұл тиімді нұсқа, бірақ кейде деректерді тазалау және жүктеу - үлкен кедергі. Бақытымызға орай, R-де көптеген мысал деректер жинақтары бар. Олардың көпшілігі биологиялық, соның ішінде DNase элиза деректері, биохимиялық оттегі сұранысы, апельсин ағаштарының өсу үлгілері.

Сонымен қатар, R биоинформатика жинағы Биоөткізгіш олардың веб-сайтында қол жетімді көптеген нақты және домендік деректер жиынтығы бар. мысалы NGS деректері, дәрі -дәрмектер экрандары, микро -массивтер.

Барлығы бағдарламалауды қажет етпейді. Биоинформатиканың көп бөлігі пәрмен жолында орындалатын бағдарламалық құралды/бумаларды пайдалануды қамтиды. Бұл бағдарламалық жасақтаманы орындау үшін командалық жолда аздап білім қажет. жұмыс процесін автоматтандыруға және есептеу тиімділігін арттыруға көмектесетін жетілдірілген қабық сценарийлерінің негіздерінен (каталогтарды өзгерту, файлдарды қарау) бастаңыз.

Биологтарға арналған командалық жол / қабық оқулықтары:

Жаңадан бастаушыларға арналған bash терминалына арналған нұсқаулық - бұл біреу сізді пәрмен жолында шарлау арқылы көрсететін бейне.

Хадриен Гурлдің биоинформатикасы 101 пәрмен жолы туралы және NGS талдауында қолданылатын әртүрлі файл пішімдері мен бағдарламалары туралы білуге ​​арналған тамаша орын.

Umer Zeeshan Ijaz NGS мәліметтерін өңдеуге арналған жаттығулар сонымен қатар NGS -ке бағытталған, бірақ кез келген доменге пайдалы болатын бірнеше пайдалы оқулықтар ұсынады.

Менің ойымша, көптеген адамдардың компьютерлік заттарға деген қызығушылығы әдемі фигуралармен аяқталады. Көптеген тілдерде мұны істеудің көптеген жолдары бар. Мен фигуралар генерациясының көп бөлігін Rstudio IDE ішінде жасаймын.

Деректерді визуализациялау негіздері Клаус О. Уилк – сандық ақпаратты дұрыс визуализациялауға арналған керемет ресурс. Кітаптан басқа, ол R -да жазылған барлық фигуралардың репо -гитубын шығарды.

Колумбияның деректерді визуализациясына кіріспе - Агнес Чанг үйрететін сыныптың курс беті. Барлық слайдтар мен оқулар қол жетімді. Кейбір кеңейтілген визуализациялар D3.js ішінде бағдарламаланған

R тілінде ggplot2 көмегімен сызба құру бойынша оқулық. Мен мұны R бөлімінде тізімдей алар едім, себебі ол кейбір негізгі R оқулықтарын береді. Дегенмен, бұл жоғарыда келтірілген R оқулықтарындағы егжей -тегжейлі жүктелместен әдемі фигуралар жасау үшін ggplot2 қолдануды бастау үшін қажет нәрсенің бәрін қамтамасыз етеді. ggplot - бұл тез және әдемі графиктерді құрудың сүйікті әдісі.

Мен сұраныстарды қабылдауға және сұрақтарға жауап беруге қуаныштымын. Мүмкіндігінше осы тізімге қосыңыз!


Менің биоинформатика бойынша тағылымдамам

Сәлем, маған кеңес беріңізші. Мен геномды реттілікке және дерекқорға байланысты биоинформатика бойынша тағылымдамадан өтуге таңдалдым. Мен CS/IT студентімін, бірақ python туралы көп білмеймін. Бірақ мен c++ және java тілін білемін. Мен профессордың қорлауына ұшырамау үшін геномды реттеуге не дайындай аламын және кейбір негіздерді біле аламын! Өтінемін көмектесіңіз! Менде 6 күн бар

Егер сіздің профессорыңыз сізді қорлап жатса, кетуіңіз керек.

Кез келген лайықты бастық сізге білуіңіз керек нәрсені үйретеді.

Егер сізде биология туралы түсінік болмаса, танымал құралдардың қалай жұмыс істейтіні туралы кейбір мақалаларды оқыңыз. Сақталған қағазды оқыңыз. STAR туралау қағазын оқыңыз. Сіз бұл құралдардың қалай жұмыс істейтіні туралы егжей-тегжейлі биологияны таңдайсыз деп ойлаймын.

Егер сіз уақытты бөліп, барған сайын үйренсеңіз, олар сізге айғайламайтынына сенімдімін. Тәжірибе - бұл көп нәрсе. Сізге 100% дайындық қажет емес!

Егер бұл бакалавриат деңгейіндегі тәжірибе болса, мен көп уайымдамаймын деп айтамын. Олар сізді себеппен таңдады, олар сіздің ортада жақсы жұмыс жасау мүмкіндігін көреді. Мен өз тағылымдамашыларым үшін сұхбат кезінде білгенімнен көп нәрсені күтпеймін (олардың түйіндемесінен хабардар боламыз, жақсы түйіндеме/түйіндеме жазу - бұл бәріміз үйренуіміз керек дағды, бірақ бұл дәл қазір маңызды емес) ). Егер интерн келіп, маған әрі қарай дайындалғанын айтса, мен өте қуаныштымын, бірақ оны күтпеймін. Менің жаңа менеджермен өткізген алғашқы екі апталық жұмысым негізінен олардың жұмыс әдісімен танысу, олардың жобаға қатысты өзекті тақырыптармен танысу және оларда қандай дағдылар қалыптасқан. Мен жақсы тәлімгер/профессор дәл осылай жасайды деп күтер едім.

Басқалар атап өткендей: егер профессор сізді сөзбе-сөз қорласа, мен сізге олардың кәсіби емес екенін білуге ​​кеңес берер едім, зертханадан кетіңіз, ал егер қылмыс ауыр болса, мен оларды университетке хабарлауды қарастырамын (мен үміт ешбір профессор мұндай кәсіби емес, бірақ мен де аңғал емеспін).

Бізден сұрап отырғаныңыз сіздің мотивацияңыздың жақсы белгісі, сол үшін алғыс айтамыз! Мен профессорға (немесе сіздің күнделікті тәлімгеріңіз кім болады) электронды пошта арқылы жіберемін, егер сіз оқуға немесе дайындыққа жүгінсеңіз, сіз бірден жүгіре аласыз - олар сізге өзекті нәрселерді жіберуі мүмкін. сіздің жобаңыз біздің болжамнан гөрі.

Мен & quot; Мен Python туралы көп білмеймін & quot; дегенде сіз нені білдіретінін білмеймін, осында элементар Маған ұнайтын Python-мен таныстыру: https://swcarpentry.github.io/python-novice-inflammation/ ол сізге#жол көрсетеді. негізгі мәліметтерді (алдын ала) өңдеу және визуализация құралдары.

YouTube -те StatsQuest каналында таңғажайып және ұтымды кіріспе мен цитаталар бар, олар жақсы орындалды, бірақ олардың оқу стилі әркімде бірдей емес, сондықтан олардың тартымды болатынын білмеймін.


IWTL синтетикалық биологиясы, және био кірпішті қолдану арқылы генетикалық бағдарламаларды жазу.

Ең дұрысы, менде біреу бар, мен онымен сөйлесе аламын және сұрақтар қоя аламын, бірақ ең болмағанда бөлшектер индексінен басқа нәрсе. Мен бөлшектердің әр түрін және оларды қалай біріктіру керектігін, бір бөлікті жұмыс істеу үшін басқа бөлшектерге не қажет екенін және олардың өзара әрекеттесуі және т.б. туралы білгім келеді.

Сіздің мақсатыңыз - Biobricks бағдарламаларын жазу немесе синтетикалық биологияның не екенін білу?

Мен Biobricks компаниясының адамдары сіздің өтініштеріңізге жауап беретініне сенімдімін, сондықтан мен сіздің орныңызда болсам, жай ғана олармен хабарласар едім. Мүмкін, олар сізге iGEM командасын құруға көмектесе алады.

Алайда, егер сіз синтетикалық биологияны үйренгіңіз келсе, көп нәрсеге дайын болыңыз. Бұл дәстүрлі биология пәндерінен бөлек сала емес, ол тіршілік формаларының арасында жаңа функционалдылықтар құру үшін биологиялық пәндердің (биохимия, эволюциялық ғылым, генетика, органикалық химия, информатика, биофизика және т. . Егер сіз & Quotsynthetic биологияны үйренгіңіз келсе, сізге басқа да барлық салалар мен мен айтпаған салалар туралы аздап білуге ​​тура келеді, себебі синтетикалық биология - бұл анықталған ұғым емес. Biobricks көмегімен сіз сипаттайтын нәрсе - бұл көптеген адамдар ойлайтын синтетикалық биология түрі: & quot; стероидтардағы генетикалық және метаболикалық инженерия & quot;

Егер сіз осындай генетикалық және метаболикалық инженерияны үйренгіңіз келсе, онда сіз дұрыссыз: әр түрлі бөлшектерді үйренуіңіз керек. Молекулярлық генетиканы үйренуден бастаңыз.

Бұл сізге генетикалық бөліктерді қалай анықтау керектігін және олардың өзара әрекеттесуінің нақты негіздері туралы түсінік бере бастайды.

Then you're going to want to combine that knowledge with enzymology, protein biochemistry, and computer programming. 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 жауаптар 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.

Жаттығу

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.

Қолдану

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

Егер қаласаң 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. Сіз істейсіз 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. Тамаша жұмыс. 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 but also 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.


Бейнені қараңыз: Димаш - 1. Телеведущий, актер и вокалиста из Пуэрто Рико - Francisco Zamora (Қаңтар 2023).