英语python data anslysis怎么翻译?

visualization的包,主要是为了数据科学的培训做的这个网站,里面有大量的使用R语言进行数据分析的教程,主要包括基本的R绘图,高级绘图,数据处理,教程深度和广度都是非常令人称赞,而且一直都在更新,是很多漂亮的R的发源地。

特点性质:编程作为生物信息工作人员必不可少的技能之一,那么你肯定会遇到康熙的儿子胤祀,那么这个网站就是你最好的找寻答案的地方,这是世界上最大的,最值得信赖的编程问题解决方案的最可能出现的地方,并且里面的答案都会投票,投票越高的解释的越清楚,方法越可信,所以,没事经常看看,可以减少你写出八阿哥的可能性.

特点性质:github目前是微软的,是世界上目前托管代码最多的网站,上面有无数优秀的开源项目,生物信息目前用的如那件绝大部分都可以从上面看到源码,并且作者都上传了源码,可以在上面提出自己的issue,然后等到作者的回答,是一个快速和同行业的人交流的非常好的地方,并且可以设置个人私人代码库,不用担心代码丢死,也可以进行版本管理

特点性质:哔哩哔哩是中国最受大家欢迎的学习网站之一,上面有海量的生物信息学资源,也有很多大学的生物,数学,统计,编程课程,平时刷刷这里的视频帮助还是非常大的,下面介绍几个比较好的资源

特点性质:SEQanswers是专门的关于二代测序的生物信息讨论和存放资源的论坛,样式有点和国内的小木虫类似,单独做了一个导航栏来显示每天的问答,整体来说质量还是蛮好的,一些测序的问题经常可以在上面找到答案,但是问题量比不上bistar,问题的回答质量也不如/?from=search&seid=

特点性质:提供生信统计学学习的视频,B站有中文字幕版和相关代码。使用大量的可视化例子介绍统计学的基本原理,概念,帮助生信菜鸟快速进阶,掌握生信所涉及的统计学元素,并且学习起来很有趣。英文原声也能练习英语听力

特点性质: Omictools是一个生物软件的集合网站,并按软件功能和热度对软件进行整理和排序。点击需要的软件链接,页面中会给出软件详细的介绍,包括官网地址,下载链接,论坛,文档,用户讨论。也有按照流程分类的各个软件排列,是学习生物软件的好帮手。

缺点:omictools网络环境不好,国内访问比较慢。

特点性质:慕课网(IMOOC)是学习编程最简单的免费平台。慕课网提供了丰富的移动端开发、php开发、web前端、html5教程以及css3视频教程等课程资源。它富有交互性及趣味。生物信息也有编程的部分,这个网站也有很多的这方面的资料,网址就是/?s=%E7%94%9F%E7%89%A9%E4%BF%A1%E6%81%AF&cat=5。包括北大清华复旦交大都在上面提供很多优秀的生物信息课程,我们如果对爬虫感兴趣,上面也有蛮好的爬虫课程

特点性质:这个一个非常出名的数据科学的网站,包括机器学习,编程,可视化,人工智能等等几大模块,内容的质量很高,不过都是英文的,需要一定的英文抗击打能力。而且每个都有可重复的简单例子,方便你快速理解,学会使用,掌握一个个小技巧

特点性质:简书是一个个人blog网站,上面有很多生信的同好写的心得,很多初学者遇到的问题检索一下都有答案,包括代码,解决问题的过程,自学的思路,关键是全中文的,适合初学者自学和检索。缺点是要从搜索框进去,不要从首页进去,毕竟不是专业的生信网站。有问题可以在简书上发简信写作者,有时候也会得到回复的。

特点性质:Omicsclass知识问答社区是一个侧重于基因组学、转录组学、蛋白质组学等数据解读、数据挖掘的综合性知识数据库,里面汇集了海量测序及数据解读相关问题及答案,有疑惑在网站搜索相关关键词即可找到答案。

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/sxbd-ehbio)他会介绍了生信入门的方法,单细胞转录组,文献讲解,Conda,R,pip,brew软件安装等,还会有一些下载资源链接。

特点性质:斯坦福大学吴恩达教授在coursera平台开设的一门课程,通俗易懂地介绍机器学习原理,一些常用算法,应用场景,同时布置课后练习,有考试。完成课程后可以获得一份证书。后被中国海洋大学黄海广博士翻译提供字幕,并制作学习笔记,从而在国内机器学习圈子火了起来。网易云课堂可免费学习,非常推荐新手学习,后续吴恩达教授也推出了神经网络等更高阶算法的学习课程。

特点性质:Rosalind网站提供一些有趣的问题,让我们练习我们解决生物信息问题的能力。沉迷生信的小伙伴可以试试。每道题目会描述一个需要解决的问题,然后给出指定的输入。我们需要做的,就是根据题目表述进行编程,然后用程序计算给定的输入数据集,得出答案。网站上还有全世界各个地方的人,大家可以就某个问题进行讨论和交流,相互学习。

特点性质:这是一个中文的网站,类似于中国的biostar.有北京大学的孟浩伟大神在里面活跃,里面同样也是包括我们平时可能遇到的各种生物信息的bug,包括软件环境不对,包运行不了,网址打不开,某个参数的加不加的影响,以及某些分析的原理,反正你就中文随便说,大家都理解,不担心英文说不清楚,别人误解。

放眼望去,近几年,很多人都有这样一种感受,那就是现在的科研要求越来越高,论文发表越来越难。

这主要是因为当前竞争越来越大,优质科研成果及高水平论文越来越多,学术市场水涨船高。现在,要想在学术生涯获得良好发展,手握高分论文已经成了通行证。这不仅是对科研人员,对硕博生们也是如此。对于硕博生们来说,优质的论文更是获到学术自信,确保顺利毕业、获得满意工作的决定因素,根本无法忽视。

但是说到这里,很多人可能就抱怨了:现在发论文,真的很难很难啊!

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