Python

Python jest dość konwencjonalnym, zorientowanym obiektowo językiem z doskonałymi bibliotekami na niemal wszystko, czego potrzebujemy. – Data science wyrastało na uniwersytetach, gdzie naukowcy często tworzyli biblioteki przy wykorzystaniu Pythona. Korzystali z Pythona dlatego, że jest to język skryptowy, przyjemny pod względem składni. Z tego powodu dużo akademików wybrało ten język do implementacji bibliotek, na których ludzie zaczęli opierać swoje projekty. Drugim z języków idealnie dopasowanych do przetwarzania danych jest R, który został stworzony z myślą o statystyce. Siłą rzeczy są to naturalne języki – dodaje Maciej Karpicz.

W czym pomogą nam owe biblioteki? Przede wszystkim ułatwią nam pracę, biblioteka to po prostu napisany wcześniej kod, zbiór klas i funkcji, które wykonują określone zadanie. Korzystanie z nich nie jest pójściem na łatwiznę, jest wręcz pożądanym działaniem. Dzięki bibliotekom oszczędzamy ogromną ilość czasu, a pisany kod jest krótszy i bardziej czytelny (co jest ułatwieniem dla nas, ale również dla osób, które później będą ten kod modyfikować).

R

R to kolejny język znany wśród biotechnologicznych geeków. Jest to przydatny instrument służący głównie do obliczeń statystycznych, analizy oraz wizualizacji danych. Rozpoczęcie przygody z tym językiem można zacząć od zaraz, wystarczy ściągnąć darmowy pakiet ze strony producenta.

R jest często jedynym językiem programowania, z którymi studenci biotechnologii i kierunków pokrewnych mają okazję się zapoznać. Jest to dobry wybór, ponieważ R jest językiem, który nie powinien nastręczać problemów, a co więcej w Internecie dostępnych jest sporo darmowych skryptów i instrukcji dla początkujących.

Python oraz R to dwa główne języki programowania związane z biotechnologią, których znajomość będzie pomocna. Pierwszym przychodzącym na myśl minusem jest brak szeroko rozwiniętej wizualizacji danych w obu przypadkach, co może być niekiedy problemem. Pod tym względem język R zapewnia większe pole do popisu. – Są oczywiście biblioteki napisane w Pythonie, które umożliwiają wizualizacje danych, ale nie są one specjalnie rozwijane. Pod względem tego co można zrobić na front-endzie, oczywistym wyborem jest JavaScript, więc pewnie w konsekwencji kiedyś JavaScript wygryzie wszystkie inne języki. – podpowiada ekspert.

Czy programowanie jest przyszłością biotechnologii?

– Programowanie jest przyszłością wielu nauk. Tak naprawdę programowanie to będzie umiejętność, pewna kultura, tak jak kiedyś kulturą była znajomość języka obcego tak teraz będzie to zastępowane przez znajomość języków programowania. Ja nie wyobrażam sobie, żeby można było robić nowoczesną naukę bez znajomości programowania, które ułatwia pracę, automatyzuje ją i pozwala spojrzeć na ogrom danych z zupełnie innej perspektywy – uważa Maciej Karpicz, z którym nie sposób się nie zgodzić.

Programowanie daje nam zupełnie nowe możliwości. Napisanie programu, który za nas przeanalizuje ogromną ilość danych brzmi jak bajka, prawda? Warto dodać, że są też na rynku dostępne programy, szeroko wykorzystywane, do których możemy dopisywać własny kod, aby dodawać funkcję odpowiadające naszym potrzebom. Jednym z takich programów jest ImageJ, a dopisywany przez nas kod może być zarówno w Pythonie, R, JavaScript czy Ruby.

Podsumowując, programowanie jest wartościową umiejętnością, na której naukę warto poświęcić trochę czasu. Jeśli chodzi o wcześniejsze przygotowanie, przydatna będzie znajomość języka angielskiego oraz umiejętność logicznego myślenia, z tymi cechami nic nie stoi nam na przeszkodzie, by rozpocząć przygodę z programowaniem. Dla silnie zmotywowanych osób istnieje wiele internetowych kursów (w języku angielskim), które wprowadzają nas w specyfikę danego języka od podstaw. Osobiście proponuję zacząć od darmowych kursów na stronie Codecademy lub edX. Dla osób mniej zmotywowanych, które chcą poświęcić mniej czasu, ale są gotowe zapłacić za kurs stacjonarny (lub internetowy), powstało wiele szkół programowania, z których ofertami można zapoznać się na ich stronach.