本書逐步介紹了shell腳本如何幫助健康和生活專家解決日常工作中軟件依賴最小的許多數據處理任務。書中給出的示例顯示了如何使用簡單的命令行工具并將它們組合起來從Web資源中檢索數據和文本、過濾和挖掘文獻，以及探索生物醫學本體中編碼的語義。為了存儲數據，本書依賴于開放的標準文本文件格式，如TSV、CSV、XML和OWL，任何文本編輯器或電子表格應用程序都可以打開這些格式。前兩章，簡介和參考資料，簡要介紹了shell腳本，并描述了健康和生命科學中的流行數據資源。第三章，數據檢索，首先介紹了一個涉及多種數據資源的常見數據處理任務。然后，本章通過逐個介紹所需的命令行工具來說明如何自動化該任務的每個步驟。第四章，文本處理，展示了如何使用簡單的字符串匹配技術和正則表達式來過濾和分析文本。最后一章，語義處理，展示了XPath查詢和shell腳本是如何處理復雜數據的，比如用于指定本體的圖。除了在40多年的時間里幾乎是不可改變的，并且在我們的大多數個人計算機中都可以使用之外，健康和生活專家學習shell腳本相對容易，它是一組獨立的命令序列。理解它們就像通過測試和理解其程序步驟和變量，并結合它們的中間結果來執行一個新的實驗室方案。因此，這本書對想要輕松學習如何處理數據和文本的健康和生活專家或學生特別相關，而這反過來可能促進和激勵他們在未來獲得更深層次的生物信息學技能。
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相關內容
健康是指一個人在身體、精神和社會等方面都處于良好的狀態。
健康包括兩個方面的內容：
一是主要臟器無疾病，身體形態發育良好，體形均勻，人體各系統具有良好的生理功能，有較強的身體活動能力和勞動能力，這是對健康最基本的要求；
二是對疾病的抵抗能力較強，能夠適應環境變化，各種生理刺激以及致病因素對身體的作用。傳統的健康觀是“無病即健康”，現代人的健康觀是整體健康，世界衛生組織提出“健康不僅是軀體沒有疾病，還要具備心理健康、社會適應良好和有道德”。因此，現代人的健康內容包括：軀體健康、心理健康、心靈健康、社會健康、智力健康、道德健康、環境健康等。健康是人的基本權利。健康是人生的第一財富。
一是主要臟器無疾病，身體形態發育良好，體形均勻，人體各系統具有良好的生理功能，有較強的身體活動能力和勞動能力，這是對健康最基本的要求；
二是對疾病的抵抗能力較強，能夠適應環境變化，各種生理刺激以及致病因素對身體的作用。傳統的健康觀是“無病即健康”，現代人的健康觀是整體健康，世界衛生組織提出“健康不僅是軀體沒有疾病，還要具備心理健康、社會適應良好和有道德”。因此，現代人的健康內容包括：軀體健康、心理健康、心靈健康、社會健康、智力健康、道德健康、環境健康等。健康是人的基本權利。健康是人生的第一財富。
數學
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這本書的目的是介紹計算機科學家所需要的一些基本數學知識。讀者并不期望自己是數學家，我們希望下面的內容對你有用。
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我的目標是撰寫一本既可以作為教程又能夠參考的書。這本書最初是為我在Mount St. Mary大學的編程入門課上的學生準備的大約30頁筆記。這些學生中大多數沒有編程經驗，這促使我改進方法。我省略了很多技術細節，有時我過度簡化了事情。其中一些細節在書的后面被補充，盡管其他細節從未被補充。但是這本書并不打算涵蓋所有內容，我推薦閱讀其他書籍和Python文檔來填補這些空白。
這本書第一部分的大部分內容都是基礎。前四章非常重要。第五章是有用的，但不是所有的都是關鍵的。第6章(字符串)應該在第7章(列表)之前完成。第8章包含一些更高級的列表主題。雖然這些內容都很有趣，也很有用，但大部分內容都可以跳過。特別是，那一章涵蓋了列表理解，我在書中后面會大量使用。雖然您可以不使用列表理解，但它們提供了一種優雅而有效的做事方式。第9章(while循環)很重要。第10章包含了各種各樣的主題，它們都很有用，但是如果需要的話，可以跳過很多。第一部分的最后四章是關于字典、文本文件、函數和面向對象編程的。
第二部分是關于圖形的，主要是用Tkinter進行GUI編程。您可以很快地使用Tkinter編寫一些很好的程序。例如，第15.7節呈現了一款20行的井字游戲。第二部分的最后一章介紹了一些關于Python圖像庫的內容。
第三部分包含了許多您可以用Python做的有趣的事情。如果你要圍繞這本書組織一個學期的課程，你可能想在第三部分中選擇一些主題來復習。這本書的這一部分也可以作為一個參考或作為一個地方，有興趣和積極的學生學習更多。書中這一部分的所有主題都是我在某一點或另一點上發現有用的東西。雖然這本書是為入門編程課程而設計的，但是對于那些有編程經驗想要學習Python的人來說，這本書也很有用。如果你是這些人中的一員，你應該能夠輕松地讀完前幾章。您應該發現，第2部分對GUI編程進行了簡明而非膚淺的論述。第三部分包含了關于Python特性的信息，這些特性允許您用很少的代碼完成大任務。
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自然語言處理(Natural Language Processing，NLP)是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向。它研究能夠實現人與電腦之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法，涉及所有用計算機對自然語言進行的操作。
//www.datascienceassn.org/sites/default/files/Natural%20Language%20Processing%20with%20Python.pdf
伯德、克萊恩、洛佩爾編著的這本《Python自然語言處理》是自然語言處理領域的一本實用入門指南，旨在幫助讀者學習如何編寫程序來分析書面語言。《Python自然語言處理》基于Python編程語言以及一個名為NLTK的自然語言工具包的開源庫，但并不要求讀者有Python編程的經驗。全書共11章，按照難易程度順序編排。第1章到第3章介紹了語言處理的基礎，講述如何使用小的Python程序分析感興趣的文本信息。第4章討論結構化程序設計，以鞏固前面幾章中介紹的編程要點。第5章到第7章介紹語言處理的基本原理，包括標注、分類和信息提取等。第8章到第10章介紹了句子解析、句法結構識別和句意表達方法。第11章介紹了如何有效管理語言數據。后記部分簡要討論了NLP領域的過去和未來。
《Python自然語言處理》的實踐性很強，包括上百個實際可用的例子和分級練習。《Python自然語言處理》可供讀者用于自學，也可以作為自然語言處理或計算語言學課程的教科書，還可以作為人工智能、文本挖掘、語料庫語言學等課程的補充讀物。
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數據科學
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《數據科學設計手冊》提供了實用的見解，突出了分析數據中真正重要的東西，并提供了如何使用這些核心概念的直觀理解。這本書沒有強調任何特定的編程語言或數據分析工具套件，而是專注于重要設計原則的高級討論。這個易于閱讀的文本理想地服務于本科生和早期研究生的需要，開始“數據科學入門”課程。它揭示了這門學科是如何以其獨特的分量和特點，處于統計學、計算機科學和機器學習的交叉領域。在這些和相關領域的從業者會發現這本書完美的自學以及。
《數據科學設計手冊》是數據科學的介紹，重點介紹建立收集、分析和解釋數據的系統所需的技能和原則。作為一門學科，數據科學位于統計學、計算機科學和機器學習的交匯處，但它正在構建自己獨特的分量和特征。
這本書涵蓋了足夠的材料在本科或早期研究生水平的“數據科學入門”課程。在這里可以找到教學這門課程的全套講課幻燈片，以及項目和作業的數據資源，以及在線視頻講座。
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學習使用Python分析數據和預測結果的更簡單和更有效的方法
Python機器學習教程展示了通過關注兩個核心機器學習算法家族來成功分析數據，本書能夠提供工作機制的完整描述，以及使用特定的、可破解的代碼來說明機制的示例。算法用簡單的術語解釋，沒有復雜的數學，并使用Python應用，指導算法選擇，數據準備，并在實踐中使用訓練過的模型。您將學習一套核心的Python編程技術，各種構建預測模型的方法，以及如何測量每個模型的性能，以確保使用正確的模型。關于線性回歸和集成方法的章節深入研究了每種算法，你可以使用書中的示例代碼來開發你自己的數據分析解決方案。
機器學習算法是數據分析和可視化的核心。在過去，這些方法需要深厚的數學和統計學背景，通常需要結合專門的R編程語言。這本書演示了機器學習可以如何實現使用更廣泛的使用和可訪問的Python編程語言。
使用線性和集成算法族預測結果
建立可以解決一系列簡單和復雜問題的預測模型
使用Python應用核心機器學習算法
直接使用示例代碼構建自定義解決方案
機器學習不需要復雜和高度專業化。Python使用了更簡單、有效和經過良好測試的方法，使這項技術更容易為更廣泛的受眾所接受。Python中的機器學習將向您展示如何做到這一點，而不需要廣泛的數學或統計背景。
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離散數學
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越來越多來自不同領域的計算機科學家使用離散數學結構來解釋概念和問題。在教學經驗的基礎上，作者提供了一個容易理解的文本，強調了離散數學的基礎及其高級課題。這篇文章展示了如何用清晰的數學語言表達精確的思想。學生發現離散數學在描述計算機科學結構和解決問題方面的重要性。他們還學習如何掌握離散數學將幫助他們發展重要的推理技能，這些技能將在他們的職業生涯中繼續發揮作用。
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管理統計和數據科學的原理包括:數據可視化;描述性措施;概率;概率分布;數學期望;置信區間;和假設檢驗。方差分析;簡單線性回歸;多元線性回歸也包括在內。另外，本書還提供了列聯表、卡方檢驗、非參數方法和時間序列方法。
教材:
- 包括通常在入門統計學課程中涵蓋的學術材料，但與數據科學扭曲，較少強調理論
- 依靠Minitab來展示如何用計算機執行任務
- 展示并促進來自開放門戶的數據的使用
- 重點是發展對程序如何工作的直覺
- 讓讀者了解大數據的潛力和目前使用它的失敗之處
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關于大數據技術的信息很多，但將這些技術拼接到端到端企業數據平臺是一項艱巨的任務，沒有得到廣泛的討論。通過這本實用的書，您將學習如何在本地和云中構建大數據基礎設施，并成功地構建一個現代數據平臺。
本書非常適合企業架構師、IT經理、應用程序架構師和數據工程師，它向您展示了如何克服Hadoop項目期間出現的許多挑戰。在深入了解以下內容之前，您將在一個徹底的技術入門中探索Hadoop和大數據領域中可用的大量工具:
- 基礎設施: 查看現代數據平臺中的所有組件層，從服務器到數據中心，為企業中的數據建立堅實的基礎
-平臺: 了解部署、操作、安全性、高可用性和災難恢復的各個方面，以及將平臺與企業IT的其他部分集成在一起所需了解的所有內容
- 將Hadoop帶到云端: 學習在云中運行大數據平臺的重要架構方面，同時保持企業安全性和高可用性
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深度學習在許多領域已經取得了顯著的成果。現在它在科學領域掀起了波瀾尤其是在生命科學領域。這本實用的書教導了開發人員和科學家如何將深度學習用于基因組學、化學、生物物理學、顯微學、醫學分析和其他領域。
理想的實踐開發人員和科學家準備將他們的技能應用于科學應用，如生物學，遺傳學，和藥物的發現，這本書介紹了幾個深度網絡原語。您將跟隨一個案例研究，研究如何設計將物理、化學、生物學和醫學結合在一起的新療法——這個例子代表了科學界最大的挑戰之一。
學習在分子數據上執行機器學習的基礎知識
- 理解為什么深度學習是遺傳學和基因組學的強大工具
- 應用深度學習來理解生物物理系統
- 簡單介紹一下DeepChem的機器學習
- 使用深度學習來分析微觀圖像
- 使用深度學習技術分析醫學掃描
- 了解變分自編碼器和生成對抗網絡
- 解釋你的模型在做什么以及它是如何工作的
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簡介： 近年來，生命科學和數據科學已經融合。機器人技術和自動化技術的進步使化學家和生物學家能夠生成大量數據。與20年前的整個職業生涯相比，如今的科學家每天能夠產生更多的數據。快速生成數據的能力也帶來了許多新的科學挑戰。我們不再處于可以通過將數據加載到電子表格中并制作幾個圖表來對其進行處理的時代。為了從這些數據集中提取科學知識，我們必須能夠識別和提取非顯而易見的關系。近年來，作為識別數據模式和關系的強大工具而出現的一種技術是深度學習，它是一類算法，它徹底改變了解決諸如圖像分析，語言翻譯和語音識別等問題的方法。深度學習算法擅長識別和利用大型數據集中的模式。由于這些原因，深度學習在生命科學學科中具有廣泛的應用。本書概述了深度學習如何應用于遺傳學，藥物發現和醫學診斷等多個領域。我們描述的許多示例都附帶有代碼示例，這些示例為方法提供了實用的介紹，并為讀者提供了以后進行研究和探索的起點。
該書中代碼地址：//github.com/deepchem/DeepLearningLifeSciences
目錄：
- 生命科學
- 深度學習介紹
- 機器學習與深化
- 分子與機器學習
- 生物機器學習
- 基因組學與深度學習
- 顯微學與機器學習
- 醫藥學與深度學習
- 生成模型
- 深度模型的解釋
- 預測模型
- 展望
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注冊地址： 北京市海淀區羊坊店路18號2幢3層301-191