1강 / 20강
왜 파이썬인가 — 논문의 숫자를 내 손으로
이 20강이 끝나면 논문 SI 의 11,070 → 3,055 를 직접 만든다
논문 SI 에 이런 문장이 있습니다.
we initially chose 11,070 TCGA samples containing the relevant data.
Then, we excluded normal and metastatic cancer samples to focus on 9,707
primary cancer samples. ... After this filtering 7,570 samples remained.
... Finally, we selected 3,055 inflamed cancer tissues.
네 개의 숫자가 줄지어 나옵니다. 이 숫자들은 손으로 센 것이 아닙니다. 누군가 표를 읽고, 조건으로 걸러 내고, 남은 줄을 센 결과예요.
이 20강은 파이썬 문법을 처음부터 다 훑지 않습니다. 이 논문을 다시 만들어 보는 데 필요한 것만 고릅니다.
왜 R 이 아니라 파이썬인가
이 논문은 대부분 R 로 분석했습니다 — DESeq2 · fgsea · pheatmap · Seurat. 그런데 왜 파이썬을 배울까요?
R
통계와 생물정보학 꾸러미가 가장 많다
Bioconductor 가 강력하다
논문 재현에 자주 쓰인다
Bioconductor 가 강력하다
논문 재현에 자주 쓰인다
파이썬
분석 바깥의 일까지 한다 — 파일 정리 · 자동화 · 웹
기계학습 쪽이 압도적이다
이 페이지 안에서 바로 돈다
기계학습 쪽이 압도적이다
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둘 중 하나를 고르는 문제가 아닙니다. 다만 먼저 하나를 제대로 익히면 다른 하나는 훨씬 빨리 붙어요. 그리고 이 사이트의 스물여덟 과목이 전부 파이썬으로 되어 있으니, 여기서 시작하는 것이 자연스럽습니다.
R 로 된 도구에 대응하는 파이썬 도구는 20강에 표로 정리해 두었습니다.
▶ 실행을 눌러 보세요. 설치할 것은 없습니다 — 이 페이지 안에서 돕니다.
Python
브라우저에서 실행
🤔 확인 문제
이 강의가 파이썬 문법을 처음부터 전부 훑지 않는 이유는?
해설 목표가 문법 정복이 아니라 논문의 숫자를 만드는 것입니다. 필요한 것을 필요한 순서로 배웁니다.