我们很多人都对如何编码感兴趣，而当它在科学环境中变得更有趣时。像这样的课程将帮助你涵盖解答众多生物学问题的算法，以及一些编程方面的挑战，以帮助你实现这些算法Python。
介绍
在过去的两年中，已经产生了90％存在的数据，因此预计加速增长将继续进行。然后，这导致数据落后的解释和处理。
不仅Netflix、Facebook和谷歌面临这些问题，物理学、制药、生物学、生物医学也面临着问题。为了再次解释这个问题，单个全基因组序列可能有几百gb大小，每个人都不可能处理这么大的数据，因此这需要特定的技能。
编程(编码)与生物学的结合
目前生物信息学中最重要和最有用的语言是Python和R.。但这取决于你和你将开始的目标。在谈论生物信息学时，将学生划分为两组偏好时总是更好的。
因此，当您将学生划分为两类时，第一类学生想要制作自己的软件，第二类学生没有。那么这两组所做的是使用其他科学家制作的软件生物信息学并进行统计测试，进行数据分析，并制作各种图。但第二类学生还制作自己的生物信息学软件，以便社区可以使用它。
生物信息学
推荐制作自己软件的生物信息学家使用Python或R。如果你喜欢编码而不是统计，那么你会更喜欢Python的风格，但R也是很好的。因此最好尝试这两种编程语言，看看哪一种最适合你。
许多人更喜欢Python而不是R，因为它的规则比其他编程语言更有意义。Python还提供了一些对生物信息学非常有用的包。你也可以用R来做统计和绘图，用Python做其他的事情，从为web应用程序提供后端算法到合并变量调用集。
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R & Python
那些想要将生物信息学加入自己的工具箱的学生应该首先专注于理解R。人们考虑生物信息学作为职业应该专注于学习R和Python的三重奏。但是，您总是可以在这两种编程语言中进行选择。
虽然Python是多功能的，但很容易阅读和学习。因此python是一种非常流行的语言。Python可以从先进的统计信息到机器和深度学习来完成所有的事情。Python也不是一些人而不是简单的编程语言。这对初学者来说非常有用，它就会做一些事情而不使其复杂。
在过去几年中，生物信息学社区通过作为要释放的新包装的顶级首选编程语言。很多人更喜欢在Python中进行数据清理，并在r中进行数据操作，但r也可以或多或少地做到Python可以的所有内容。r有时唯一的问题是无需语法。
R.的工具
R.:统计计算和图形的自由软件环境，它依附于各种UNIX平台，Windows和macOS，并在其上运行
R和Rstudio在线学习资源：有丰富的文章，教程和实例，有助于学习R及其扩展。
rstudio.:简化了R的使用，包括代码编辑器、调试和可视化工具
快的-R.：目前R用户的网站，并经验丰富的其他统计包的用户，他们希望过渡到R.
漩涡:它基本上是一个学习R，同时运行R/R-studio的R包。它只是基于文本的。强烈建议初学者掌握基本概念。
Python的工具
Python对初学者:如何从Python的开发人员开始
想到Python.：这是初学者的意思，他们通过这本免费借鉴了Python编程。
练习Python.:这是一套实用但简单的练习，旨在教初学者，每一个都包括一个简短的讨论，一个特定的主题和解决方案链接。
基因组数据科学：
它是将数据科学和统计数据应用于基因组的领域。众所周知，基因组学产生大量数据，每个人类基因组有20,000-25,000个基因，由300万基对组成。要分析和理解从即将到来的分割实验中的数据，遗传学的专业知识对于涵盖概念和工具很重要。
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[空间]特色图片来源:麻省理工学院新闻
