Đối với một nhà sinh vật học hoặc nhà khoa học y sinh bắt đầu trong khoa học dữ liệu, có vẻ như hai ngôn ngữ này có thể thay thế cho nhau và đối với một số chức năng, chúng là. & NBSP; Tuy nhiên, cũng có sự khác biệt rõ ràng giữa họ, và câu trả lời là, nó phụ thuộc vào những gì bạn đang cố gắng làm. Python dựa trên C, nó là ngôn ngữ phát triển phần mềm sâu sắc và lớn và trực quan. & NBSP; Nó dễ học hơn nhiều ngôn ngữ khác và bạn không cần phải hoàn toàn thông thạo để sử dụng nó cho bộ gen hoặc phân tích dữ liệu sinh học khác. & NBSP; Nó có thể thực hiện một số thống kê, và là một ngôn ngữ kịch bản tuyệt vời để giúp bạn liên kết quy trình làm việc hoặc các thành phần đường ống của bạn với nhau. Hãy nghĩ về nó như là mô liên kết. is based on C, it is a software development language which is deep and huge and intuitive. It is easier to learn than many other languages,
and you don’t need to be totally fluent in order to make use of it for genomics or other biological data analysis. It can do some statistics, and is a great scripting language to help you link your workflow or pipeline components together. Think of it as connective tissue. R là một ngôn ngữ thống kê và trực quan hóa sâu sắc và lớn và toán học. & NBSP; Một khi bạn biết theo cách của mình xung quanh nó, bạn có thể tiến hành phân tích thống kê về hầu hết mọi thứ và bạn cần một mức độ lưu loát tốt để sử dụng tốt nhất nó. & NBSP; Nó có thể được sử dụng như một ngôn ngữ kịch bản nhưng đó không phải là sức mạnh của nó. Hãy nghĩ về nó như là sợi cơ. is a statistical and visualization language which is deep and huge and mathematical. Once you know your way around it you can conduct statistical analysis of almost anything, and you need a
good degree of fluency in order to make best use of it. It can be used as a scripting language but that is not its strength. Think of it as muscle fibers. Chúng tôi đã khảo sát một số trang web khoa học công nghệ và dữ liệu đáng kính và đến với sự đồng thuận chung sau đây: Để thảo luận thêm về Python và R cho khoa học dữ liệu, vui lòng truy cập các trang web sau:
- Kdnuggets có một so sánh rộng rãi
- ReadWrite giải thích sự khác biệt về văn hóa giữa chúng
- DataCamp có một infographic tóm tắt:
- Blog của trường dữ liệu tiếp cận nó từ góc độ giảng dạy
Sự tiến bộ tính toán trong khoa học dữ liệu dẫn đến sự xuất hiện của lĩnh vực tin sinh học. Vì việc sử dụng các công cụ tính toán và sử dụng các ngôn ngữ lập trình cụ thể, đã tạo ra các chân trời mới trong các lĩnh vực sinh học phân tử và khoa học sức khỏe. Lập trình sinh học là thực tế mới đã được tiết lộ trong những năm gần đây, điều này cho thấy định hướng của nó để số hóa cuộc sống. Có nhiều ngôn ngữ khác nhau được thực hiện trong lĩnh vực tin sinh học lập trình các thuật toán được sử dụng trong các công cụ tính toán và các vấn đề sinh học để giải quyết chúng. Tin sinh học là một lĩnh vực thử nghiệm và dự đoán trong tự nhiên, do đó mục tiêu chính của nó là xác định các phương pháp dự đoán cho phép các nhà khoa học mô hình hóa chức năng và kiểu hình dựa trên trình tự bộ gen của một sinh vật. Biên soạn dữ liệu bộ gen và sinh hóa thành các biểu diễn định lượng và dự đoán của sinh hóa và sinh lý học sẽ là kết quả của nỗ lực lớn của các nhà sinh học tính toán. Và Python là một trong những ngôn ngữ đáng chú ý và được sử dụng quá mức nhất. Python là một ngôn ngữ lập trình cấp cao được giải thích, ngày nay đang phát triển nhanh chóng. & NBSP; Ưu điểm ngôn ngữ Python chính là dễ đọc và dễ học. Việc viết một chương trình bằng Python sẽ dễ dàng hơn trong C hoặc C ++. Một lợi thế quan trọng của ngôn ngữ Python là nó có khả năng ứng dụng rộng rãi, và được sử dụng rộng rãi bởi các nhà khoa học, kỹ sư và nhà toán học. Nó được sử dụng trong nhiều lĩnh vực đột phá. Trong tin sinh học, Python được sử dụng rộng rãi để phân tích dữ liệu và phát triển các công cụ. Python cũng là một ngôn ngữ lập trình định hướng đối tượng chung. Nó có thể được sử dụng làm ngôn ngữ chính để triển khai các gói và ứng dụng hoàn chỉnh có lợi thế lớn của sự độc lập nền tảng.
Trong tin sinh học, chúng tôi & nbsp; sử dụng & nbsp; ngôn ngữ & nbsp; python & nbsp; vì nó hiện đang lan tỏa hầu như mọi lĩnh vực của khoa học sinh học, từ trình tự dựa trên & nbsp;
Python có rất nhiều thư viện đáng chú ý làm cho nó trở thành một ngôn ngữ máy tính mạnh mẽ và linh hoạt để thực hiện nó trong tin sinh học và các ngành khác, ví dụ: Tự động hóa; Quá trình này đảm bảo sự hỗ trợ tối thiểu của con người. Phân tích dữ liệu; Để lưu trữ, phân tích, giao tiếp, giải thích và tìm các mẫu có ý nghĩa trong dữ liệu hỗ trợ cho việc ra quyết định. Cơ sở dữ liệu; Chúng phục vụ như là bộ sưu tập được lưu trữ của dữ liệu có tổ chức lớn.
Tài liệu; Quá trình phân loại và chú thích các văn bản. Giao diện người dùng đồ họa; Sự tương tác với các thiết bị điện tử bằng cách sử dụng các biểu tượng đồ họa. Đang xử lý hình ảnh; Xử lý hình ảnh kỹ thuật số thông qua các thuật toán. Học máy; Các thuật toán cải thiện thông qua kinh nghiệm được đào tạo thông qua dữ liệu mẫu. Mạng và điện toán khoa học; Sử dụng các khả năng tính toán nâng cao để giải quyết các vấn đề toán học phức tạp.
Python thường được sử dụng trong các dự án trí tuệ nhân tạo với sự trợ giúp của các thư viện như Tensorflow, Keras, Pytorch và Scikit-Learn. Là một ngôn ngữ kịch bản với kiến trúc mô -đun, cú pháp đơn giản và các công cụ xử lý văn bản phong phú, Python thường được sử dụng để xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Hơn nữa, điều quan trọng đối với các nhà sinh học là học Python như một ngôn ngữ chính, BioCode tạo ra các video hướng dẫn toàn diện quan trọng, dạy đúng các chức năng thiết yếu của Python trong các kế hoạch sinh học vàng và vàng này Bài tập và đánh giá.
Đăng ký và học Python
//www.biocode.ltd/