Capítulo 14. Conclusión
Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com
Cuando me dispuse a escribir Bioinformatics Data Skills, al principio luché con la idea de cómo podría presentar la bioinformática de nivel intermedio en formato de libro de forma que no se quedara rápidamente obsoleta en el cambiante campo de la bioinformática. Incluso en el tiempo que me ha llevado completar mi libro, la comunidad bioinformática ha publicado y adoptado nuevos y brillantes algoritmos, métodos estadísticos y software bioinformático. Es posible (quizá incluso probable) que la nueva tecnología de secuenciación vuelva a revolucionar la biología y los bioinformáticos tengan que adaptar sus enfoques y herramientas. ¿Cómo puede un libro impreso ser un valioso activo de aprendizaje en este entorno cambiante?
Encontré la solución a este problema echando un vistazo a las herramientas de que más utilizo en mi trabajo bioinformático cotidiano: Unix, Python y R. Unix se remonta a principios de la década de 1970, por lo que tiene más de 40 años. La versión inicial de Python fue en 1991 y R nació poco después, en 1993, por lo que ambos lenguajes tienen más de 20 años. Todas estas herramientas han superado la prueba del tiempo y son la base del procesamiento de datos y la informática estadística modernos. La bioinformática y Unix tienen una historia casi inseparable: el primer paso necesario para aprender habilidades bioinformáticas es ...
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