Hands on Data Science for Biologists Using Python - 9780367546793

Praktyczna nauka o danych dla biologów korzystających z języka Python została opracowana z myślą o zaspokojeniu ogromnych potrzeb współczesnych biologów w zakresie przetwarzania danych. Wraz z pojawieniem się technologii o dużej przepustowości i wynikającą z tego dostępnością danych omicznych, nauki biologiczne stały się dziedziną intensywnie wykorzystującą dane. Ten praktyczny podręcznik został napisany z myślą o ułatwieniu analizy danych poprzez zapewnienie interaktywnego, opartego na problemach podejścia instruktażowego w języku programowania Python. Książka zaczyna się od wprowadzenia do Pythona i stopniowo zagłębia się w skrupulatne techniki obsługi danych, wstępnego przetwarzania i wizualizacji. Książkę zamykają algorytmy uczenia maszynowego i ich zastosowania w biologicznej nauce o danych. Każdy temat posiada intuicyjne wyjaśnienie pojęć i towarzyszą mu przykłady biologiczne. Cechy tej książki: Książka zawiera standardowe szablony do analizy danych przy użyciu Pythona, odpowiednie zarówno dla początkujących, jak i zaawansowanych uczniów. W tej książce przedstawiono działające implementacje algorytmów przetwarzania danych i uczenia maszynowego wykorzystujące rzeczywiste biologiczne zbiory danych i problemy, takie jak analiza ekspresji genów, przewidywanie chorób, rozpoznawanie obrazu, powiązanie SNP z fenotypami i chorobami. Biorąc pod uwagę znaczenie wizualizacji dla interpretacji danych, zwłaszcza w układach biologicznych, przygotowano specjalny rozdział poświęcony łatwości wizualizacji i sporządzania wykresów danych. Każdy rozdział ma charakter interaktywny i towarzyszy mu notatnik Jupyter, który zachęca czytelników do ćwiczenia w swoich lokalnych systemach. Innym awangardowym elementem książki jest zamieszczenie projektu uczenia maszynowego, w którym stosowane są różne algorytmy uczenia maszynowego do identyfikacji genów związanych z zaburzeniami związanymi z wiekiem. Systematyczne zrozumienie etapów analizy danych zawsze było ważnym elementem badań biologicznych. Książka ta jest łatwo dostępnym źródłem informacji, które można wykorzystać jako podręcznik do analizy danych, a także zbiór standardowych szablonów kodu do budowania modeli.