@Smeilz1
За любое развитие

Какой язык более перспективен для будущего генетика: R или Python? Или может быть какой-то еще?

Собственно вопрос в теме.
Собираюсь заниматься секвенированием ДНК, специализация биоинформатика и биогеномика.
  • Вопрос задан
  • 1607 просмотров
Решения вопроса 1
angrySCV
@angrySCV
machine learning, programming, startuping
какой у тебя на работе будут язык использовать тот и перспективнее лично для тебя.
Но я вот совет дам, не вкладывай много сил в DSL языки (языки специального назначения типа R).
Грубо говоря это язык который заточен под одну задачу (например матрицы считать), в итоге если ты хочешь реально создавать продукты, и твои задачи шире чем просто считать матрицы считать, то ты вынужден будешь все равно вкладываться в языки общего назначения, ну а дальше ты узнаешь что в языках общего назначения можно решать все теже задачи (а используя библиотеки, можно даже решать их похожим образом), НО при этом твои возможности не ограничиваются только какой-то одной сферой, в итоге тебе удобнее станет решать задачи просто использовать один инструмент, а не под каждую задачу осваивать отдельный язык.
Хорошие специалисты-программисты как правило очень универсальны, задачи и сферы мигрируют, и у кого лучше база, кто более гибкий -> тот и выигрыает на длительном интервале.
R можно уже забыть, там никаких плюсов нет, создавался он когда не было подходящих инструментов в языках общего назначения, сейчас там все инструменты есть, и даже значительно больше.
Другое дело какой выбрать язык общего назначения, и тут очень богатый выбор.
Сейчас потребности инфраструктуры выстроенны таким образом (очень разнородная архитектура, многоядерные процессоры даже на телефонах, многоКластерные конфигурации даже у простых предпринимателей).
Современные потребности инфраструктур ставят определенные требования к языку на которых можно реализовывать возможности железа -> и это языки которые переходят на более высокий уровень абстракции, языки реализовывающие парадигму Функционального Программирования, она хорошо перекладывается на многоядерные, многопоточные, многокластерные системы.
Наиболее перспективные языки и реально используемые в бизнесе -> это RUST, SCALA, SWIFT, ES6 они немного на разные платформы ориентированны, но как правило их можно везде использовать и на других платформах (например на SCALA можно как компилировать в код для виртуальной джава машины, так и в нативный код, а также для телефонов или видео карт компилировать, из других языков тоже самое примерно доступно)
сам синтаксис у них процентов на 90 общий.
П. С.
питон норм для обучения, но все равно тормозной и в продакшен на нем ничего не сделать, так что не стоит особо замарачиваться - у него популярность изза того что зарубежом всех школьников (и студентов не программистких специальностей), обучают. Типа считается что он проще, хотя я вот вообще в упор не вижу чем он проще какого-нибудь SCALA.
П. П. С.
язык особо не так важен, как понимание того что ты делаешь. Важны концепции, подходы.
как первый язык можешь выбрать любой (хоть бейсик), через несколько лет лучше поймешь какой именно тебе больше подходит язык.
Ответ написан
Пригласить эксперта
Ответы на вопрос 8
@Fixid
Я за Python, сейчас он является универсальным языком научных вычислений
Ответ написан
Комментировать
dimonchik2013
@dimonchik2013
non progredi est regredi
оба
R проще
но еще проще тот, что первым учится
Ответ написан
Комментировать
shultais
@shultais
Обучаю программированию на Python и SQL
У Питона есть сайт для биологов https://pythonforbiologists.com/
Там можно купить книжки Python for Bioligist + курсы, в которых в том числе и про обработку ДНК.

Вот один из отзывов:
Great, great book. I think this is the perfect book for any biologist to who wants to start learning to code with Python. Right away the author has you writing programs that are actually useful for biologists… I didn’t know a command-line from a hole in the ground when I first opened up this book, and mere days later I was impressing my colleagues with my own DNA analysis programs.


Человек с нуля научился применять Python для анализа ДНК.
Ответ написан
@kgbplus
Секвенированием собираешься заняться? А пайплайны на чем будешь делать? Так что Питон в любом случае нужен.
Но R тоже надо. А еще английский ;-)

Вот это стоит посмотреть будущему биоинформатику
Ответ написан
@AlexSku
не буду отвечать из-за модератора
В R статистики больше, чем в Питоне. Мне, правда, больше нравятся алгоритмы из Матлаба.
Ещё утверждают, что за функциональным программированием будущее. Вот краткий курс Дмитрия Сошникова (примеры в конце довольно интересны. Хотя мне Haskell нравится больше, чем F#)
Ответ написан
@metnee
Посмотрите Ruby. Не удивлюсь если там уже существуют для вас готовые библиотеки для работы.
Ответ написан
ThunderCat
@ThunderCat
{PHP, MySql, HTML, JS, CSS} developer
исторически сложилось что змеюка имеет кучу готовых библиотек научно-прикладного характера, и соответственно стандарт де факто для новых разработок, ибо легаси и кодебэйз.
Ответ написан
@potan
Функциональный программист
Я думаю перспективен Julia. Может быть стоит посмотреть на Scala для эффективного использования SPARK.
Ответ написан
Комментировать
Ваш ответ на вопрос

Войдите, чтобы написать ответ

Войти через центр авторизации
Похожие вопросы
19 апр. 2024, в 03:52
1000 руб./за проект
19 апр. 2024, в 03:01
1000 руб./за проект
18 апр. 2024, в 21:56
2000 руб./за проект