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Long description: Lernen Sie grundlegende Java-Techniken, die für die Auswertung von Biodaten benötigt werden Eine Einführung in Java für Biowissenschaftler mit Programmiererfahrung Bietet biologische Hintergrundinformationen, soweit sie zum Verständnis des Problems hilfreich sind Mit zahlreichen Übungsaufgaben und Codebeispielen Diese Einführung in die Bioinformatik mit Java vermittelt Ihnen grundlegende Java-Techniken, die für die Analyse von Biodaten benötigt werden. Das Buch richtet sich an Studenten, Wissenschaftler und Praktiker in den Life Sciences, die Grundkenntnisse einer höheren Programmiersprache mitbringen. Es bietet Ihnen einen schnellen Einstieg in Kernthemen der Programmierung in den Life Sciences: - Data und Text Mining, - Datenverarbeitung, - Sequenz-, Bild- und Netzwerkanalysen - Strukturbiologie Genutzt werden dabei verbreitete Open-Source-Bibliotheken wie Maven, Eclipse oder Git. Beispiele aus der Bioinformatik zeigen Ihnen alle notwendigen Schritte, um in kurzer Zeit Ergebnisse mit Java zu erzielen. Biologische Zusammenhänge werden immer dann beschrieben, wenn sie zum Verständnis des Problems hilfreich sind. Biographical note: Jens Dörpinghaus hat Mathematik und Informatik studiert. Nach einigen Jahren am Deutschen Zentrum fürneurodegenerative Erkrankungen arbeitet er seit einiger Zeit als Postdoc am Fraunhofer-Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen SCAI (Sankt Augustin) in der Abteilung Bioinformatik. Er unterrichtet an der Universität Bonn im Studiengang Life Science Informatics.Sebastian Schaaf hat Biologie und Bioinformatik studiert und anschließend im Fach Bioinformatik promoviert. Nach einigen Jahren an der LMU München und dem dortigen Standort des Deutschen Krebsforschungszentrums arbeitet er ebenfalls als Postdoc am Fraunhofer-Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen SCAI in der Abteilung Bioinformatik, zunehmend in medizininformatisch geprägten Projekten. Auch er unterrichtet an der Universität Bonn im Studiengang Life Science Informatics.Vera Weil hat Mathematik und Informatik studiert und anschließend im Fach Informatik promoviert. Sie hat zwei Jahre als Postdoc an der RWTH Aachen am Institut für Management Science gearbeitet. Seit einiger Zeit lehrt sie an der Universität zu Köln im Fach Informatik und unterrichtet dort im Wesentlichen das Programmieren mit Java.
Datenanalyse --- Netzwerkanalyse --- Biologie --- Bildanalyse --- Programmierung --- Informatik --- Naturwissenschaften --- Sequenzanalyse --- Datenauswertung --- Data Mining --- Text Mining --- Biodata-Mining
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This book broadly covers the given spectrum of disciplines in Computational Life Sciences, transforming it into a strong helping hand for teachers, students, practitioners and researchers. In Life Sciences, problem-solving and data analysis often depend on biological expertise combined with technical skills in order to generate, manage and efficiently analyse big data. These technical skills can easily be enhanced by good theoretical foundations, developed from well-chosen practical examples and inspiring new strategies. This is the innovative approach of Computational Life Sciences-Data Engineering and Data Mining for Life Sciences: We present basic concepts, advanced topics and emerging technologies, introduce algorithm design and programming principles, address data mining and knowledge discovery as well as applications arising from real projects. Chapters are largely independent and often flanked by illustrative examples and practical advise. .
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