tgoop.com/eduopenbio/49
Last Update:
А это точно обязательно?.. Да!
Не будем спорить – сфера биоинформатики и машинного обучения действительно сложная, и без математического бэкграунда может быть страшно в нее соваться. Однако знание даже основных методов анализа данных и программирования повышают ценность любого специалиста.
Эксперт курса OpenBio Илья Воронцов рассказал о значимости биоинформатики в современной науке и подсветил несколько причин обучиться навыкам анализа данных и машинного обучения.
Биоинформатика – путь к медицине будущего
Для врачей, которые умеют писать алгоритмы, всегда найдется пространство для деятельности, потому что есть недостаток технологий в области онкологии и генетических заболеваний. Врач с опытом в машинном обучении сможет сам проводить сложные исследования и анализировать данные. У такого специалиста будет понимание того, что возможно в современном контексте, и это продвинет проекты на новый уровень.
В биоинформатике всегда будут интересные задачи
Я подозреваю, что в ближайшие годы область биоинформатики будет подогреваться медицинскими исследованиями – например, персонализированной медициной и дизайном лекарственных препаратов. В то же время существует много нерешенных задач в фундаментальной науке – например, вопрос транскрипционной и трансляционной регуляции в клетке.
Биоинформатика доступна всем
Биоинформатика всегда развивалась с акцентом на инженерию данных, поэтому много качественной информации лежит в открытом доступе и с ней легко работать. К тому же, для работы не нужно ничего, кроме компьютера – хватает обычного ноутбука. Даже если вам нужен сервер, как правило, это не требует больших финансовых вложений.
Ключ к международной коллаборации
Биоинформатические публикации чаще всего описывают либо новую модель, либо данные, которые были обработаны этой моделью, и такие результаты могут использоваться в других проектах. Наша лаборатория занимается не только созданием методов, но и построением баз данных, и мы в этом сильно продвинулись – наши данные стали основой для множества других работ.
Работа с огромными объемами информации
Появление мультиомиксных технологий позволило нам объединять данные очень разной природы для решения задач, и это повышает качество результатов. Путем перевода данных в единый векторный формат мы получаем один большой комплекс для обработки информации, что снижает количество “черных ящиков”.
Знание биоинформатики упрощает коммуникацию
Полезно, когда человек при постановке научной задачи понимает обе стороны: разумная ли это задача с точки зрения биологии и какими методами ее можно реализовать технически. Руководители моей лаборатории в совершенстве владеют и биологическим, и техническим “языками”, и мне кажется, нам всем нужно стремиться к этому, так как разносторонний опыт помогает эффективнее формулировать решения.
Культура работы с данными
В любом исследовании могут быть проблемы с данными: они могут быть устаревшими, могут содержать опечатки или не заполненные поля, или файл может быть просто удален. Такие моменты вызывают много боли, поэтому в целом биоинформатика учит держать данные в порядке. Применение аналитических инструментов невозможно без аккуратно подготовленных данных.
(Считаем, что этот пункт важен не только в биологии и медицине, но и любой другой исследовательской области. – прим. команды)
Присоединяйтесь к следующим лекциям экспертов OpenBio и записывайтесь на наш курс по биоинформатике и машинному обучению, если перечисленные доводы подогрели ваш интерес 😉
BY Машинное обучение в биологии и биомедицине | OpenBio.Edu
Share with your friend now:
tgoop.com/eduopenbio/49