中国科学院计算技术研究所烟台分所举办《生物信息大数据系列——Python语言应用培训班》

2017年8月18日 8:00 至 2017年8月22日 18:00 ，中国科学院计算技术研究所烟台分所在 烟台·中科院计算所烟台分所·山东省烟台市高新区蓝海软件园A座9~11F举办《生物信息大数据系列——Python语言应用培训班》，会议大约有40人参加。

会议通知

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生物信息大数据系列——Python语言应用培训班宣传图

各有关单位:

生物信息实验中的海量离散数据蕴含着各种显著或潜在的规律和特征，这些规律或特征通常被淹没在随机信号和实验误差之中。将数据变为直观的图表，不仅可以形象化的展现数据中的这些规律，还能表现出数据之间存在着各种直接或间接的联系由于Python语言的简洁、易读以及可扩展性，在国内外用Python做科学计算的研究机构日益增多，在生物信息学和医学领域已经有大量程序软件全部或部分使用Python来设计。Python的使用率呈线性增长，已经成为最受欢迎的程序设计语言之一。

Python目前拥有很多专用的科学计算扩展库，例如十分经典的科学计算扩展库NumPy、SciPy和生物信息学专用的Biopython，它们分别为Python提供了快速数组处理、数值运算以及绘图功能，还有专门的生物信息学处理分析功能。因此Python语言十分适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表，甚至开发科学计算应用程序。生物信息绘图软件非常多，功能也各有不同，为了满足广大生物科技研究人员的迫切需要，北京中科云畅应用技术研究院举办“生物信息数据分析技能培训班”高级培训班，并由北京嘉诚永恒科技有限公司具体承办。具体事宜通知如下：

培训目标及特点：

本期培训班有着丰富的内容，前沿科研技术，授课内容着力于以解决实际问题为导向，手把手教授生物信息数据分析的各项技能。课程将理论授课与上机实践有机融合，指导学员将各项技能融会贯通，真正掌握相关的生物信息学基本方法与常用工具，力求学有所用、学有所值。

中科院计算技术研究所烟台分所（烟台分所）是中国科学院计算技术研究所与烟台高新技术产业开发区共同组建的网络应用技术研究机构，定位为将国家战略需求和地方产业需求紧密结合的新型研究所。是中科院计算所第一个将技术整体转移并实现资源共享、信息互通的地方分支机构。明确“一个方向”：以海量互联网数据的深度信息处理为主要发展方向。建设“三大平台”：海量网络数据计算平台，大规模网络仿真平台，互联网深度信息服务。产出“三类价值”：学术、系统和应用、产业孵化。

会议日程 （最终日程以会议现场为准）

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时间	课程	主要内容
第一天	Linux 和 Windows 下 Python 语言编写和运行方式	Python 的安装 Python 的运行 IPython notebook 的使用
	Python 基本语法和数据结构 （基于提供的 IPython notebook 同步操作、调试）	层级缩进 数值的操作 字符串的操作 列表操作 元组操作 Range 使用 字典操作
	Python 输入和输出	屏幕输入和输出 文件输入和输出
	Python 实战练习	读写 FASTA 文件 读写 FASTQ 文件 FASTA 序列格式转换 FASTA 序列排序
第二天	回顾第一天的知识	1.提问考核昨天讲过的内容
	Python 实战练习	FASTQ 序列提取 筛选差异基因矩阵 转换矩阵格式 简化的序列比对程序
	Python 正则表达式	正则表达式讲解 re 模块学习 字符串匹配实战
第三天	Python 模块和函数操作	理解 Python 的模块和函数 Python 模块安装 函数写作讲解
	Python 函数实战练习	1.第一二天的练习用函数重写，同类功能模块化
	Python 命令行参数处理	理解命令行参数 Python 命令行参数的处理
第四天	Python 命令行参数实战练习	1.整合命令行参数处理到第三天的程序，使得程序可以处理同类问题
	1.Python 矩阵处理模块 Pandas 和画图（Python 像 R 一样处理矩阵和画图）	Pandas 库介绍 矩阵的合并、提取 矩阵统计分析 科学绘图 (直方图、箱线图、饼图、密度图、热图)

参会指南

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每人3500元（含 报名费，培训费，资料费）食宿可统一安排，费用自理。可开相应方便报销的发票。

交通指南：

山东省烟台市高新区蓝海软件园A座9~11F

计算所烟台分所是面向网络应用技术的研究机构，在地方挂“烟台中科网络技术研究所（烟台网络所）”牌子，是烟台市政府批准设立的事业单位。

　　烟台网络所与中科院计算所网络数据科学与工程研究中心共同承担了天玑系列大规模网络数据处理系统的研发工作，并作为天玑网络数据系统的研发和产业化基地。

　　定位为将国家战略需求和地方产业需求紧密结合的新型研究所，明确“一个方向”——以海量网络信息处理为主要发展方向，建设海量网络数据计算平台、大规模网络仿真平台、互联网深度信息服务平台这“三大平台”。