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深度學習在基因組學領域顯示出了驚人的前景;然而，該學科缺乏熟練的深度學習導引書。這本書將幫助研究人員和數據科學家從其他人群中脫穎而出，并通過發展必要的技能集解決基因組學中的現實問題。本書從基本概念的介紹開始，強調了深度學習在基因組學處理大數據方面的力量。首先，您將了解傳統的基因組學分析，然后過渡到最先進的基于機器學習的基因組學應用，最后深入到基因組學的深度學習方法。這本書涵蓋了研究界普遍使用的所有重要的深度學習算法，并詳細介紹了它們是什么、如何工作以及它們在基因組學中的實際應用。這本書專門用了一整節的時間來操作深度學習模型，這將為研究人員和任何深度學習實踐者提供必要的動手教程，從基因組學大數據集構建、調整、解釋、部署、評估和監控深度學習模型。

深度學習是機器學習的一個子集，它基于人工神經網絡，利用大量數據進行代表性學習。機器學習是人工智能的一個子組成部分，它包括復雜的算法，使機器能夠模仿人類智能自動執行人類任務。深度學習和機器學習都有助于自動從數據中檢測有意義的模式，而無需顯式編程。機器學習和深度學習已經完全改變了我們現在的生活方式。我們如此依賴它們，以至于我們很難想象哪一天不以這樣或那樣的方式使用它們，無論是通過垃圾郵件過濾、產品推薦或語音識別。機器學習，特別是深度學習，已經被科學界采用在諸如生物學、基因組學、生物信息學和計算生物學等領域。下一代測序(NGS)等高通量技術(HTS)對基因組學做出了重大貢獻，以前所未有的規模以單堿基對分辨率研究復雜的生物現象，促進了大數據基因組學時代的到來。為了從這些大數據中獲得有意義的、新穎的生物學見解，目前大多數算法都是基于機器學習的，而最近的深度學習方法比最先進的基于規則的算法在基因組學相關的特定任務中提供更高水平的準確性。鑒于機器學習和深度學習在基因組學中的感知和應用的增長趨勢，研究專業人員、科學家和管理人員需要對這個令人興奮的領域有很好的了解，以使他們擁有必要的工具、技術和通用指南，以幫助他們選擇機器學習和深度學習方法，以處理基因組學數據，并加快生命科學和生物技術相關行業的數據驅動決策。 這本書旨在為基因組應用實際介紹機器學習和深度學習，可以將基因組數據轉化為新穎的生物學見解。它提供了理論基礎和實踐部分，讓您了解如何在生命科學和生物技術行業的現實應用中利用機器學習和深度學習。這本書涵蓋了目前在其他教科書中沒有的一系列主題。本書還包括將機器學習和深度學習應用到現實場景時的挑戰、陷阱和最佳實踐。本書的每一章都有用Python編寫的代碼，使用行業標準的機器學習和深度學習庫以及像Keras這樣的框架，讀者可以在他們的工作環境中再現這些代碼。本書旨在滿足學術界和工業界的研究人員、生物信息學家和數據科學家的需求，他們希望在基因組應用中利用機器學習和深度學習技術，從大數據集中提取見解。已經在生命科學和生物技術領域立足的管理者和領導者不僅會發現這本書很有用，而且還可以采用這些方法來識別模式，提出預測，從而為各自公司的數據驅動決策做出貢獻。

這本書分為三個不同的部分。第一部分介紹了基因組數據分析和機器學習的基本原理。在這一部分，我們將介紹基因組數據分析的基本概念，并討論什么是機器學習，為什么它對基因組學很重要，以及機器學習將給生命科學和生物技術行業帶來什么價值。第二部分將把讀者從機器學習過渡到深度學習，并向他們介紹深度學習的基本概念和各種深度學習算法，使用現實世界的例子將原始基因組數據轉化為生物學見解。最后一部分將描述如何使用開源工具操作深度學習模型，為最終用戶提供預測。在本部分中，您將學習如何使用Python和行業標準庫構建和調優最先進的機器學習模型，從大量多模態基因組數據集中獲得生物學見解，以及如何在AWS和Azure等多個云平臺上部署這些模型。最后一部分的最后一章完全致力于基因組學深度學習方法目前面臨的挑戰和潛在的陷阱，以及如何使用最佳實踐避免它們。

現在是進入數據科學領域的最佳時機。但是你從哪里開始呢?數據科學是一個廣泛的領域，包括統計學、機器學習和數據工程等方面。人們很容易變得不知所措，或最終只學習數據科學的一小部分或單一的方法。

//www.manning.com/books/exploring-data-science

《探索數據科學》由五個章節組成，向你介紹了數據科學的各個領域，并解釋了哪種方法最適合每個領域。《實用數據科學與R》的作者John Mount和Nina Zumel選擇了這些章節來給你展示許多數據領域的大圖景。您將學習時間序列、神經網絡、文本分析等。當您探索不同的建模實踐時，您將看到如何在數據科學中使用R、Python和其他語言的實際示例。

數據科學是一個涉及統計學、機器學習和數據工程等方面的廣泛領域。工具、方法和工作的樣子很大程度上取決于您的問題領域和觀點。我們的書《實用數據科學與R》向讀者介紹了R語言中的基本預測建模。但是，我們的意圖絕不是暗示數據科學家可以將自己限制在一個問題領域或一種實現語言。現在是進入數據科學的大好時機。免費工具和材料的數量激增。存儲和管理大型數據集現在明顯更容易了。然而，這種多樣性似乎勢不可擋，并造成分裂。傳統的統計學家可能不認為文本分析是數據科學，類似地，使用神經網絡分析圖像的人可能不會欣賞經典的統計推理。我們相信你的問題有助于你選擇你的技術。為了說明這個概念，我們把我們的書和曼寧的其他書名中的章節樣本放在一起。它們涵蓋了與數據科學相關的各種主題，突出了各種領域和編程語言。我們希望這些選擇能讓您更好地了解許多可用的工具，以解決特定的數據科學問題。

《數據科學家的統計基礎:使用R和Python》是一本一學期或兩學期的數學統計入門教材，供培養成為數據科學家的學生使用。它深入介紹了任何數據科學家都應該熟悉的統計科學主題，包括概率分布、描述性和推理統計方法以及線性建模。這本書假設有基本的微積分知識，所以演示可以集中在“為什么它可以工作”以及“如何做它”上。然而，與傳統的“數理統計”教科書相比，這本書較少強調概率論，而更強調使用軟件來實現統計方法和進行模擬來說明關鍵概念。書中所有的統計分析都使用R軟件，還有一個附錄展示了用Python進行的相同分析。

這本書還介紹了現代主題，通常不出現在數理統計文本，但與數據科學家高度相關，如貝葉斯推理，非正態響應的廣義線性模型(例如，邏輯回歸和泊松loglinear模型)，和正則模型擬合。將近500個練習被分為“數據分析與應用”和“方法與概念”。附錄介紹了R和Python，并包含了奇數號練習的解決方案。本書的網站擴展了R, Python和Matlab的附錄，以及來自示例和練習的所有數據集。

//www.routledge.com/Foundations-of-Statistics-for-Data-Scientists-With-R-and-Python/Agresti-Kateri/p/book/9780367748456

//link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-55444-0

這本引人入勝的和清晰的書面教科書/參考提供了一個必要的介紹，迅速興起的跨學科領域的數據科學。它側重于成為一名優秀的數據科學家的基本原則，以及建立收集、分析和解釋數據的系統所需的關鍵技能。

《數據科學設計手冊》是一個實用的見解來源，它突出了分析數據中真正重要的東西，并提供了對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，而是著重于重要設計原則的高層討論。

《數據科學概論》是一門易于閱讀的課程，理想情況下，它能滿足本科生和早期研究生的需求。它揭示了這門學科如何處于統計學、計算機科學和機器學習的交叉點，具有自己獨特的分量和特點。這些和相關領域的從業者會發現這本書非常適合自學。

行業、學術界和政府對熟練數據科學從業者的需求正在迅速增長。這本書介紹的概念和技能，可以幫助你解決現實世界的數據分析挑戰。它涵蓋了概率、統計推斷、線性回歸和機器學習的概念。它還可以幫助你開發R編程、dplyr數據處理、ggplot2數據可視化、用插入符號構建算法、用UNIX/Linux shell組織文件、用Git和GitHub控制版本、用knitr和R markdown編寫可復制的文檔。這本書分為六個部分: R，數據可視化，數據爭論，概率，推理和回歸與R，機器學習和生產力工具。每一部分有幾個章節，作為一個講座。這本書包括幾十個練習分布在大多數章節。

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。

//library.oapen.org/handle/20.500.12657/22825

本書介紹了自由軟件Python及其在統計數據分析中的應用。它涵蓋了連續、離散和分類數據的常見統計測試，以及線性回歸分析和生存分析和貝葉斯統計的主題。每個測試的Python解決方案的工作代碼和數據，以及易于遵循的Python示例，可以被讀者復制，并加強他們對主題的直接理解。隨著Python生態系統的最新進展，Python已經成為科學計算的一種流行語言，為統計數據分析提供了一個強大的環境，并且是R的一個有趣的替代選擇。本書面向碩士和博士學生，主要來自生命和醫學科學，具有統計學的基本知識。由于該書還提供了一些統計方面的背景知識，因此任何想要執行統計數據分析的人都可以使用這本書。

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