¿Qué lenguaje de programación debo aprender que sea beneficioso con una especialización en biotecnología?

Recomiendo encarecidamente comenzar con Python (aquí algunos consejos y experiencia personal de un compañero programador autodidacta, si desea considerar mi consejo).

Biopython (un conjunto de herramientas para bionformática escritas usando Python, como su nombre lo indica) definitivamente también es utilizado por profesionales y no carece de ninguna característica seria que necesitaría para tareas más serias.

También te recomiendo encarecidamente que tomes Algoritmos, Biología y Programación para principiantes en Coursera o, si crees que necesitas un desafío mucho más difícil, el curso avanzado Algoritmos de bioinformática (Parte 1): el profesor Pevzner es uno de los más entusiastas y profesores dedicados que he visto, que hasta ahora han interactuado directamente con los estudiantes en el foro para pedir comentarios y constantemente actualizando y mejorando el material del curso para ofrecer la mejor experiencia didáctica. Sus cursos están lejos, lejos de ser pan comido, pero por el lado de los profesionales tiene que si logra completarlos, entonces seguramente está hecho para ganarse la vida con la bioinformática como profesional.

Espero que esto ayude y si desea mantenerme informado sobre sus progresos: no lo negaré, me alegraría desafiarlo en un tiempo en problemas de bioinformática 😉

Varias personas han recomendado Python y R. Ambas son buenas opciones, pero por diferentes razones.

Python es un lenguaje orientado a objetos interpretado bastante convencional con excelentes bibliotecas para casi todo lo que necesita hacer. La mayoría de ellos son cosas que es menos probable que necesites, pero si eres parte de un equipo que trabaja en un proyecto más grande, puede ser relevante. Además, Python se parece más a muchos otros lenguajes que encontrarás.

R es una cosa bastante única. Su sintaxis está más orientada al uso interactivo y la exploración de datos que al desarrollo de grandes aplicaciones. Eso no quiere decir que no pueda desarrollar grandes aplicaciones con él.

He usado Python como parte de un equipo de desarrollo más grande. He usado R para la exploración y presentación de datos. Me gustan los dos, pero definitivamente elegiría la herramienta adecuada para el trabajo.

En caso de que desee convertirse en un profesional de Bioinformática, es importante desarrollar habilidades de programación porque en bioinfo los profesionales desarrollan muchas herramientas basadas en software que se utilizan para el análisis de biomoléculas como proteínas, etc. Además, en el campo de bioinfo se utiliza principalmente Linux. sistema y ayuda si conoce todos los comandos. El lenguaje PERL también se usa para extraer secuencias de proteínas de bases de datos biológicas.

Todo lo mejor !

Si estamos hablando de las habilidades que los desarrolladores de biotecnología deberían tener, entonces, en primer lugar, deben ser buenos en biología y conocer al menos algunos conceptos básicos, ya que la biotecnología es una “biología basada en tecnología”. Además, sería preferible que tengan experiencia en análisis de datos, optimización de medios, hardware y software coincidentes, superando los límites de densidad celular y las diferencias geométricas. En cuanto a los lenguajes de programación, C, C ++, C #, Java, Perl y Python están indicados como los mejores para la biotecnología, ya que C y C ++ son muy rápidos y C #, Java, Perl y Python son flexibles, lo que hace que el programador de biotecnología funcione más conveniente. Además, estas tecnologías son bastante básicas y populares, por lo que pueden serle útiles no solo en el desarrollo de la biotecnología.

En mi humilde opinión
1. Python
2. R
Ambos son buenos para el análisis de datos, que es mucho de lo que uno hace en biotecnología. Python es un poco más completo y puede usarse para código de producción si no necesita ser súper rápido.
3. Un lenguaje de sistemas serio para cosas que realmente necesitan la velocidad. C ++ y Java son los más comunes. Pero quizás Go sea una buena alternativa.

Creo que los 3 son ideales. Pero tienes que comenzar en algún lugar para que Python parezca la mejor apuesta y sea fácil.

Veo a muchos biólogos, microbiólogos, neurocientíficos felizmente usar Python.

Python, R, MatLab

Todas las respuestas aquí son acertadas. Aprender bien y concentrarme en aplicar estadísticas sería lo único que agregaría.

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