龐大數位資料的演算分析是AI人工智慧的重要基礎，但面對如火如荼的AI相關應用產業發展，事實上企業真正需要的，是能解決關鍵商業與分析營運問題的人才，因此，比起擁有高深資料科學技能，誰能更正確的運用資料，整合企業核心能力與策略方向，創造新穎有效的解決方案，才會是資料科學人才市場中最有優勢的佼佼者。
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生物資訊python 在 Python 與生物資訊- 看板BioMedInfo - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
※ [本文轉錄自 Python 看板]
作者: huggie (huggie) 看板: Python
標題: Re: [連署]請大家幫忙喔 ^^
時間: Tue Jun 3 00:11:02 2008
: 推 Arton0306:請問python適合生物資訊的地方在哪@@ 06/02 18:39
: 推 revivalworld:因為"python"是大蟒蛇 是唯一以生物命名且人氣夠的 06/02 19:26
: → revivalworld:程式語言 所以適合拿來做生物資訊XD 06/02 19:27
: 推 huggie:樓上正解！ 06/02 23:23
大致上所有的 scripting language 都很適合做 bioinformatics
當然也有許多用途是 Java 比較適合的，可是大部分的 Bioinformatics
工作是 quick and dirty 的，撰寫個小小沒有幾行的程式來處理
DNA/RNA/Protein 序列的問題。基本上就是許多工作就是字串處理，
parsing 資料，資料庫存取等。因此只要是語法簡單，不累贅，都很適合
生物資訊使用。另外當然也有大型的 application，或者是圖形介面等，
當然就有其他的工具比較適合。當然我覺得 Python 也蠻適合大型程式的，
不過 GUI 可能就辛苦點。
要講 Python 是否適合生資，就要講它最主要的對手。傳統上因為早期
Perl regular expression 好用，生物資訊大部分的工作都使用 Perl。
當然 Perl 的缺點逛這個板的許多人也有經驗了，易出錯、奇怪的 OO
model、語法非常不 orthogonal 因此較不易學/記得、寫的人常常沒意
識到他的程式非跨平台、legacy syntax 很多人在用等。講起來很多也
不完全是這語言的錯，只是整個用的人，使用的方式，環繞他的文化等
(例如過度鼓勵 Regular Expression -- 錯誤的使用瑞士刀)。
今天也不是只有 Perl 有成熟的 regular expression 。但是使用語言
不只是語法的問題。但是跟任何商業市場一樣，一旦已經出現一個老大
，老二要推翻老大也不是那麼的容易。使用一個程式不是它的語法而已
，許多程式已經是 Perl，生資相關套件就屬 Perl 最為完整 (BioPerl)，
documentation 也最詳盡。有些資料庫只提供 Perl API 例如
ensembl.org，相對的，你要使用其他語言就會吃點虧。
當然，我不會因為這些缺點就停止使用 Python ，畢竟她是我最愛的語
言。 I'm deeply in love with her. 對於已經懂得 Python 想要跨入
這個領域的人來說，個人認為也沒有必要放棄 Python 。至於不會程式
的人來說，就不一定要考慮 Python 了。在一般科學領域來說，Python
是很吃香的，Scipy + numpy 非常強大（這我不會，也就是為何想
去 PycTW2008 取經的原因，無奈額滿了）， 物理領域用得蠻多的，
chemical informatics 好像也是 (https://tinyurl.com/52dyuh )，網
路上也有看過有人提倡放棄 Matlab 改用 Python，總之覺得在生資
Python 相對不盛行是很可惜的。
如果有人想看看生資上面 Python 的應用，可以去 python.org 首頁右
下角 Bioinformatics 的連結：
https://www.pasteur.fr/recherche/unites/sis/formation/python/index.html
這是小弟上去做網頁的 bug report 建議的連結，python.org 原本連結
的是 https://www.onlamp.com/pub/a/python/2002/10/17/biopython.html
Python 的套件： https://biopython.org
最後歡迎蒞臨 BioMedInfo 板，開張了！啊如果有人想替 Python 在生
資方面貢獻一份心力的話也可以來寫寫套件吧！XD
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※ 編輯: huggie 來自: 140.129.160.62 (06/03 00:14)
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