Помните, я начал интересоваться темой Data Science?
(туточки об этом писал https://site.ua/anton.senenko/2001-o-data-science/)
Так вот, с шутками-прибаутками как-то вышло, что благодаря разгребанию сумерек в освещении сей темы для простых смертных удалось установить, что есть множество людей-одиночек, которые её копают-копают, но выкопать не могут, а их коллеги из соседних зданий (!!!) и районов – уже давно выкопали, перекопали и могут без проблем дать годные советы.
После недавнего совещания по поводу организации тусовки по Data Science применительно к биоинформатике, несравненная Nika Gurianova (у меня в друзьях на фб) собрала тру-учёных, которым это интересно.
Мне крупно повезло попасть на заседание костяка новообразованного сообщества, в котором собрались как учёные, которые сии технологии уже давно и серьёзно используют в своей работе, так и те, кто только пытается применить их к своим исследованиям.
Работы в основном касаются геномики и я постоянно вертел головой между умными словами этих уважаемых сограждан. За неколько часов узнал больше, чем на школьных и университетских курсах по биологии. Увидел лабораторных мышей и послушал истории про интереснейшие исследования в Институте физиологии НАН Украины.
Но мы отвлекаемся…
Дабы не утомлять специалистов своим непониманием этой сферы, а простых граждан – сложными терминами, просто сообщаю, что если у меня в друзьях или подписчиках есть учёные или спецы, которые хотят присоединиться к биоинформатическому «ордену» для приобретения или обмена опытом – стучитесь в личку к Нике.
Какова идея?
Минимально – перезнакомить коллег друг с другом, собрать учёных, желающих научиться методам анализа данных, программированию и принципам биоинформатики, а в будущем — работать над совместными проектами :).
Конечно, в основном речь идёт про биологов и околобиологов.
Но базис, в принципе, один.
Попробуем стартонуть тут, а там посмотрим.
Приятнее всего было увидеть, как сообщество сразу загорелось помочь застопорившейся проблеме в исследованиях одной из коллег.
#наукова_хунта своих не бросает :)
В общем, велкам и репост приветствуется.
И ещё.
Вот Вам дополнительно ссылок на интересности (извините, что уже не укажу тех, кто мне их советовал, а то пост вырастет до заоблачных масштабов. Просто заочно всем спасибо):
https://www.facebook.com/senenkoanton/posts/105277... – куча ссылок
https://www.facebook.com/senenkoanton/posts/104886... – анализ коррупции
http://ko.com.ua/big_data_nekotorye_prakticheskie_... — шикарная популяризация БигДаты
http://datareview.info/ и, в частности, http://datareview.info/article/kak-big-data-povliy... — почему это круто
https://lagunita.stanford.edu/courses/Humanitiesan... — ещё курсы
http://www.statmethods.net/ — про язык R
http://habrahabr.ru/company/ibs/blog/268491/ — опыт освоения Data Science на Coursera
http://www.scipy.org/about.html — «Модулі до кросплатформеного Пайтона, проста та швидка робота з лінійною алгеброю, аналіз даних та візуалізація!»
http://venturebeat.com/2013/11/11/data-scientists-... — почему Data Science – это круто
http://m.nv.ua/techno/science/vtoraja-neft-v-ukrai... — статья на Новом времени о Data. Вся критика в комментах из-за небольшого недоразумения, о котором я писал тут (https://www.facebook.com/senenkoanton/posts/105864...).
http://ko.com.ua/big_data_nekotorye_prakticheskie_...
https://www.ted.com/talks/sebastian_wernicke_how_t... — это же ТЕД :)
http://www.imena.ua/blog/big-data-beginners/ — тоже годно расписано
https://stepic.org/course/%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB... — ещё курс
http://dou.ua/lenta/digests/r-digest-0/ — это же ДОУ :)
Короче, я рад, если помог Вам найти что-то новое.
Общайтесь. Дерзайте. Становитесь умнее.
Победим.
Alexey Boldyrev, Kseniya Gulak, Дмитрий Строй, Anton Iershov, Dariia Tsymbal, Ihor Kravchuk, Georgii Portnichenko, Anna Lea
