Ciencia de datos biomédicos en Python

Ciencia de datos biomédicos en Python: Como la biología está saturada de conjuntos de datos complejos que deben clasificarse, explorarse y “investigarse”, cualquier persona que maneje la generación de datos, el análisis o la toma de decisiones basada en datos debe adquirir cierto nivel de habilidades de “ciencia de datos”. La creciente necesidad de procesar big data y desarrollar algoritmos en todos los campos de la ciencia significa que la programación se está convirtiendo en una habilidad esencial para los científicos, siendo Python el lenguaje elegido por la mayoría de los bioinformáticos. En la mayoría de los entornos biológicos y biomédicos, se espera que ejecute o implemente programas escritos en Python, R y otros.

Este curso cubrirá los aspectos prácticos y conceptuales del aprendizaje automático en su aplicación a datos biomédicos de alto rendimiento utilizando varias herramientas y Python. A lo largo del curso, los estudiantes comprenderán las oportunidades y limitaciones del aprendizaje automático en el contexto de la investigación clínica y preclínica. El curso está diseñado como una combinación de recursos en línea, tareas prácticas y talleres en vivo que se realizarán en línea. A lo largo del curso, revisaremos varios ejemplos de proyectos que demuestran los éxitos y las limitaciones de los métodos convencionales de aprendizaje automático (ML) y el aprendizaje profundo (DL) utilizando datos de repositorios públicos.

¿Cómo se usa Python en Bioinformática?

La bioinformática se puede definir como “la aplicación de herramientas computacionales para organizar, analizar, comprender, visualizar y almacenar información asociada a macromoléculas biológicas”. Tratar con datos de manera eficiente para procesar, analizar, visualizar y anotar requerirá en última instancia algo de codificación, incluso si el código inicia otros scripts desarrollados por un programador más experimentado. Por lo tanto, todos los que manejan datos (y especialmente datos ómicos) deben desarrollar una comprensión de cómo leer, escribir, cambiar u optimizar el código.

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