Python für Biologen

Zusammenfassung

Der Kurs Python für Biologen ist die Weiterentwicklung des Kurses Python für Wissenschaftler und Ingenieure , der speziell auf Biologen zugeschnitten ist und Bibliotheken wie Biopython enthält.

Biologen benötigen Programmierkenntnisse in Python, um ihre Daten zu analysieren, haben aber während ihres Bachelor- und Masterstudiums kaum eine Programmierausbildung erhalten. Daher verfolgt dieser Kurs zwei unterschiedliche Ziele und lehrt:

  1. wissenschaftliche Daten zu analysieren, zu interpretieren und zu visualisieren, um publikationsreife Diagramme zu erstellen
  2. gute Programmierpraxis, Versionskontrolle mit GIT und virtuellen Umgebungen

Zielgruppen

Anfänger erhalten eine gut strukturierte Einführung in Python, die eine breite Palette von Themen abdeckt, darunter Bibliotheken wie
Biopython
, HTSeq und Pysam.

Erfahrene Programmierer können ihr Verständnis von Datenanalyse und -visualisierung verbessern, während gute Programmierpraxis hilft, Zeit zu sparen.

Python für Biologen kann als eigenständiger Kurs belegt werden oder mit den Spezialisierungskursen gekoppelt werden.

Struktur des Kurses

Der Kurs wird in englischer Sprache abgehalten und besteht derzeit aus 6 Modulen. Er kann als On-Demand-Kurs oder als Blended-Learning-Kurs belegt werden. Die On-Demand-Module enthalten jeweils

  • einen 60-90-minütigen Videovortrag, den sich die Teilnehmer ansehen können, wann es ihnen passt
  • Übungen, in denen die Teilnehmer das Gelernte anwenden können
Die Blended-Learning-Module enthalten jeweils zusätzlich ein Live-Zoom-Tutorial zur Beantwortung von Fragen (90-120min).
Insgesamt sollten die Teilnehmer zwischen 20 und 35 Stunden einplanen.

Inhalt

  1. Installation, Anaconda, Jupyter, GIT, Notebook-Erweiterungen
  2. Syntax, PEP8, Tastaturkürzel, Notebook-Struktur
  3. Numpy, Datenanalyse, Pandas, File IO: Ascii, HDF5, Excel
  4. Matplotlib, Visualisierung, fortgeschrittenes Plotten, String-Formatierung
  5. Videoerstellung, Symbolische Berechnungen mit Sympy, Biopython
  6. HTSeq, Pysam, Beispiel Datenanalyse

Siehe Vorschau

Überblick über den Kurs

Modul/Kurs Python für Wissenschaftler Python für Biologen Python-Grundlagen (3/4 Module) Gute Programmierpraxis Fortgeschrittenes Plotten HPC Bildanalyse
Gute Programmierpraxis, Notebook-Struktur, Erweiterungen, Shortcuts +++ in einem Kurs mit 4 Modulen +++
Einführung, Installation, Syntax, PEP8, Erste Beispiele +++ +++ +++
Datenanalyse, Big Data, Numpy, Pandas +++ +++ +++
Interpolation, Anpassen, Filtern, Daten Analyse Beispiel +++
Visualisierung, fortgeschrittenes Plotten, Matplotlib, String-Formatierung +++ +++ +++
Interaktive Diagramme, Widgets, 3D-Visualisierungen, LaTeX-Integration +++
GIT, Dateierstellung, Generatoren, Dask Parallelisierung +++ nur GIT
Videoerstellung, Symbolisches Rechnen, Virtuelle Umgebungen, Komplexe Anpassungen +++ ohne Armatur
Biopython, HTSeq, Pysam +++
Leistungsoptimierung und Profilerstellung für Single- und Multi-Core-Anwendungen +++
Bildanalyse und -verarbeitung, Scikit Image +++

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