Візуалізація даних
Всім привіт✌️
У нас тут знову намічається зустріч!
💻 Запрошуємо усіх на вебінар, де ми обговоримо теорію статичної візуалізації даних та розглянемо практичні приклади на мовах програмування R та Python.
📝 План заходу:
1. Теорія та практика;
2. Бібліотеки Python: matplotlib та seaborn;
3. Бібліотека R: ggplot2.
🧑🏫 Лектори:
Марина Коршевнюк — PhD candidate, University Medical Center Groningen.
Дмитро Казанжи — Data analyst, National Health Service of Ukraine.
Олександр Петренко — PhD Student, Ludwig Boltzmann Institute for Rare and Undiagnosed Diseases.
📅 Коли: 22 липня 2021, 19:00 (Київ)
🌎Де: Zoom
(https://us02web.zoom.us/j/82769997848?pwd=ZkdhUEtBQzB3M3puVlhHcHBBTFdGQT09)
🗓Додати до календаря: https://calendar.google.com/event?action=TEMPLATE&tmeid=MGo3ZWFndXNodWw5YjRpbGtxMjVkZ3Njam0gZ2Vub21pY3N1YS5vcmdAbQ&tmsrc=genomicsua.org%40gmail.com
Дорожня карта у біоінформатиці | Bioinformatics Roadmap
З чого почати вивчення біоінформатики?
Аби допомогти початківцям та студентам розпочати вивчення біоінформатики, ми узагальнили наш досвід та рекомендації у Roadmap до біоінформатики. Тут ви можете вибрати будь-який шлях та розпочати вивчати основні теми, необхідні для успіху в аналізі біологічних даних.
Якщо ви хочете адаптувати для себе цей постер, сміливо копіюйте та редагуйте його версію draw.io.
А якщо ви досвідчений біоінформатик, ми будемо надзвичайно раді вашому внеску у вдосконалення та завершення цієї візуалізації!
Computer science, math, statistics, different fields of biology, chemistry, medicine - all of this is needed to succeed in bioinformatics. But what to start with?
To help beginners and students to start with learning bioinformatics, in Genomics UA we summarised our experience and recommendations in a Roadmap to Bioinformatics.
Here you can choose any path and get started with basic topics, needed to succeed in biological data analysis.
If you would like to customize this poster, feel free to copy and edit its draw.io version.
Also, if you are experienced with bioinformatics, your contribution to improving and completing this visualization is more than welcome!