生物信息数据分析教程视频——13-3种R包(DESeq2、edgeR和limma)进行RNAseq的差异表达分析与比较
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有读者问我，看到现在大厂都在招数据分析师，薪资也非常有吸引力，我会用 SQL 和 Excel，还会一点 Python，能不能去应聘？
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发表在Cancer Cell 2019 Sep的文章 PMID: 31474569：《Single-Cell Transcriptomics in Medulloblastoma Reveals Tumor-Initiating Progenitors and Oncogenic Cascades during Tumorigenesis and Relapse. 》
对于管控一条线或掌握一个模块的产品经理，一旦你提的需求并不准确，做的调研不够全面，对竞品功能研究不够透彻 ，在产品的更新迭代中没有足够数据去支撑决策，最后产品功能上线效果不理想......上面的任何一点，都可能成为产品经理承担责任的理由，最终的结果可能就是这样：
去年，我们的Volume I成功发表40篇论文，获得60000多次阅读和下载量，效果良好，所以Frontier出版社主动联系我们积极筹办Volume II，现已开放在线投稿，欢迎赐稿主题为“计算表观遗传学”，与细胞重编程，人类疾病，细胞分化相关的计算表观遗传学方向的研究者不要错失良机。
数据透视表是一种可以快速汇总大量数据的交互式报表，总结信息的分析工具，快速比较统计数据，综合了Excel中数据排序、筛选、分类汇总数据分析的优点，可以方便的调整布局、分类汇总方式，灵活地以多种不同的形
博文视点学院 本周福利课表（6月21日-27日） 1 本周限时秒杀 （扫描下方二维码·获取折扣） ▊《Power BI数据分析之路全集》 价值69.8元纸书1本 + 3门课程抱回家 本周限时6折秒杀，限时仅需83.4元！ 如同当年迎接计算机的发展、互联网的冲击那样，数据将成为第一生产力。我们要如何迎接数据时代的来临？作为一个普通人，我们如何能走在这场数字变革的前端，又如何去掌握数据分析的能力？资深数据分析师雷元告诉我们：“自助式BI正是数据时代的敲门砖。” 本专栏包含 图书《34招精通商业智能数据分析
大家好，今天我要和大家分享的是如何快速入门并高效学习Python数据分析。在这个过程中，我们要学会避免一个常见的陷阱——过度沉迷于细节的学习。下面是我的一些建议和心得，希望能帮助到大家。
选自ACMCSUR 专知编译 参与：左熠昆、Quan 昨天向大家推荐了最新的相关综述论文最新综述文章推荐：自然语言生成、深度学习算法、多媒体大数据分析，今天为大家详细介绍下多媒体大数据分析综述这篇文章。 Samira Pouyanfar, Yimin Yang, Shu-Ching Chen,Mei-Ling Shyu, and S. S. Iyengar. 2018. Multimedia Big Data Analytics: A Survey. ACM Comput. Surv. 51, 1, Art
把你需要花大量时间和实践才能掌握的方法和知识，我加工后用通俗的语言分享给你，你就可以最短的时间掌握这些知识。
📌 在今天的这篇博客中，猫头虎博主将与大家深入探讨Python数据分析在职场中的重要性，以及如何学习和应用Python进行数据分析。让我们一起探索“Python数据分析”这一热搜词条，看看作为一个程序员，你是否真的掌握了这一关键技能！
以上是一位资深的数据分析师写的自嘲的段子，却是很多分析师的真实写照。在耀眼的职业光环下，数据分析师自身的成长，几乎是与孤寂相伴，在高级打杂中，锻造而成。
从各大招聘网站中可以看到，今年招聘信息少了很多，但数据分析相关岗位有一定增加，而数据分析能力几乎已成为每个岗位的必备技能。是什么原因让企业如此重视“数据人才”？
是的，又开新坑了，目前的几个专栏系列陆陆续续都接近尾声了，是时候来点新鲜的内容了。
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/kCDYOInF8KjHstIMAWSljA
有些标题党了，打我可以但是不可以打我脸，推荐我是认真的，4000 字长文，请慢慢食用
但是读者多了之后我接受到的大家的反馈就是从ncbi的sra数据库里面下载sra文件实在是太慢了，因为我做演示的服务器在境外，所以自己压根就没有意识到这点。但是陆陆续续有小伙伴告诉我应该是使用aspera从ebi的ena数据库直接下载fastq文件即可，高速而且还少了一个sra文件转为fastq的步骤。所以后来我也开始在日常更新的公众号里面推荐这个方法，就是参考：使用ebi数据库直接下载fastq测序数据 , 需要自行配置好，然后去EBI里面搜索到的 fq.txt 路径文件：
导读：在耀眼的职业光环下，数据分析师自身的成长，几乎是与孤寂相伴，在高级打杂中，锻造而成。本文是一位资深数据分析师对数据分析感兴趣的新人 Y一些建议，尽管不全面，但或许能够给新人一些借鉴。如有不妥地方，请各位数据大牛轻拍。 一、数据分析师有哪些要求？ 1、理论要求及对数字的敏感性，包括统计知识、市场研究、模型原理等。 2、工具使用，包括挖掘工具、数据库、常用办公软件（excel、PPT、word、脑图）等。 3、业务理解能力和对商业的敏感性。对商业及产品要有深刻的理解，因为数据分析的出发点就是要解决商业的
智能公园视频监控管理系统旨在利用人群行为分析技术，结合先进的物联网、人工智能和大数据分析等技术手段，实现对公园内人流量、行为活动和安全问题的实时监测与管理。旭帆科技智能公园视频监控管理系统将通过智能视频监控、感知设备和数据分析，提供给管理人员更准确、实时的信息，帮助他们更好地规划、调度和管理公园资源，提升公园安全管理水平。
大数据时代，利用数据进行精细化运营才是商业的长久生存之道。作为一线运营人员，学会商铺数据分析与租户辅导方法，不仅可以最大化挖掘数据背后潜在的商业价值，而且可以提升自己的工作技能，获得更大的发展平台。
来自数据的力量 您好，喜欢数据分析的初学者： 十年生死两茫茫 数据人，忙忙忙 良辰美景，平添我凄凉 一天早晚闲不住 调研急 报告狂 夜来思路忽闪现 寻笔记 怕遗忘 需求多变 改改又何妨 料得午夜加班时 听家人 鼾声响 以上是一位资深的数据分析师写的自嘲的段子，却是很多分析师的真实写照。在耀眼的职业光环下，数据分析师自身的成长，几乎是与孤寂相伴，在高级打杂中，锻造而成。 最近接到一个职业访谈的邀请，要给对数据分析感兴趣的新人Y（目前在知名电商从事系统开发和维护）一些建议，才突然发现自己在这个领域打滚了一段时间
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 上期书单分享的一季度重磅级上榜新书都是技术开发类图书，对于非开发的小伙伴们来说可能不够友好，所以本期就来分享几本大众一点的数据办公类图书！ 这几本书都是近期数据办公类的畅销新书，希望帮助大家用好数据分析解决实际业务问题，高效使用办公软件，从此告别加班，走上人生巅峰呀~~ ---- 01 ▊《数据分析之道：用数据思维指导业务实战》 李渝方 著 用数据思维指导业务实战 互联网大厂资深数据分析师精心撰写 原创文章全网累计阅读量超10
因本狗最近在学使用python进行数据分析， 所以就找了找教程，感觉这个教程还不错，就分享给大家。不过只供参考。
要说今年哪项AI技术火，我告诉你，那就是AI修复技术。老照片往往记录着童年、青春的美好瞬间。但是伴随着岁月的流逝，照片变得模糊泛黄，而有一项技术则可以完美的将图片“上色”。
这周刚结束一家公司的 3 轮面试，拿到了数据分析岗的 offer。虽然岗位没变，但是在有一年gap year 和跨行求职的前提下拿到的 offer 。
比如肿瘤异质性研究的标准思路（多组学+多位点取样），发表在 Clin Cancer Res 2021; 的 文章：《Multiomic Analysis Reveals Comprehensive Tumor Heterogeneity and Distinct Immune Subtypes in Multifocal Intrahepatic Cholangiocarcinoma》
大家都知道，对于产品经理的岗位要求的能力还是比较多的，如果我们对这些能力，按照硬技能和软技能进行分类的话，就有且不止以下这些能力： 软技能：沟通能力、决策能力、逻辑分析能力、执行力、项目管理能力等; 硬技能(工具能力)：文档能力、Visio、Axure、Mindmanger等;那么，今天，我们要再讨论讨论产品经理的另一种非常重要的能力---数据分析能力。 何为数据分析 现在的软件开发，都讲究小而美，单点突破，快速迭代。那么我们在快速迭代时，就要用到数据分析，通过用户使用数据来分析
比如Nextflow、Snakemake等等，这方面的各种教程多如牛毛，我这里就不赘述了，大家根据关键词搜索即可自行学习。
Hadoop、YARN、全数据分析、数据建模等这些大数据名词纷至沓来时，不由你漠视大数据的趋势。但趋势归趋势，当你着手大数据应用时，从何着手就成为了一个非常现实的问题。 99%被忽视的数据 所谓大数据，让我们抛开其4V的特性，思考一些究竟有哪些数据应该进行分析，很多人将大数据理解为微博、微信等非结构化数据，实际上，很多行业/企业并不拥有这些数据，这些数据通常掌握在互联网厂商手里，对于很多行业/企业来说，基于互联网的应用很多还都是一个尝试性的阶段，对于互联网大数据分析还不是一个急迫的需求。 行业
虽然我们栏目名字叫“每天一个数据分析师”，但本期C君采访了可不止一位，他们有的是从业几年甚至十几年的老兵，有的是从零开始想要转型的准数据分析师。但他们不久前做了同一件事儿，那就是参加了第三届CDA数据
近日，我们采访了在本届考试中名列前茅的几位优秀学员，在上一篇中我们采访了Level 1 和Level 2 大数据方向的状元，(状元访谈丨CDA考试是有力的自我检验)，本篇中采访了Level 2 建模方向的前三甲，那么他们又是如何备考和学习的呢？
有感而发，这里简单的整理了一下我们《生信技能树》团队七八年的资源的十分之一推荐给大家。
一些小伙伴根据我们提供的资料做出来了自己的系列笔记，比如新鲜出炉的一篇NC单细胞文章图表复现的7个笔记：
MATLAB是一款被广泛应用于科学计算、数据分析和工程设计等领域的软件。它具有强大的数学计算能力，支持矩阵运算、曲线拟合、图像处理、信号处理等功能。在本文中，我们将通过举例的方式介绍MATLAB的特色功能和使用方法。
点击上方 “蓝色字” 可关注我们！ 结合目前了解的信息和我的个人情况，从技术上我将数据分析和数据挖掘的从业分为两块：一是掌握基本统计知识，会用excel、spass、sas、matlab、r等基本软件，从事数据的简单分析和挖掘；二是主要侧重于计算机专业的技能，如数据库、机器学习，掌握sql、Oracle、 Clementine、c、c++、java、Linux、Unix、PHP、Hadoop、MapReduceHBase、Hypertable等，具有一定的理论和技术深度的综合分析和挖掘。 一般而言，前者适合
你花了大半天整合了一张数据表，却因为其他部门的错误，导致表格结构全错了！于是你又要吭哧吭哧重新来过……
哔哩哔哩其实留了很多接口，可以供我们来获取数据。 首先打开目标网站，并查看网页源码，发现评论内容不在源码中，可以确认评论是动态生成的。于是进入开发者模式，查找返回的内容。
很多同学对数据分析感兴趣，也和自己在国内做数据分析师的朋友聊过，决定未来从事数据分析方向的工作。
掌握理论知识和编程知识可以被看作入职数据分析师的“敲门砖”。掌握了这些知识，表示候选人对于成为数据分析师有了良好的准备，可以说“万事俱备，欠东风”，而“东风”就是一些实际工作内容和相应的技巧。
腾讯云公布视频直播新趋势：SDK覆盖2亿用户，支持超1000场NBA直播;浙江移动与科大讯飞签订战略合作协议，共建智能语音服务；苹果正式推出了iOS的10.3版本，新增查看AirPods位置功能；微信
数据分析体系可分为数据整理、数据分析、数据呈现。数据整理包含对源数据的获取、筛选、清洗、整理和统计，数据整理是对源数据的初加工，是数据分析工作的前置。数据分析是运用数据分析的工具，根据自己的目的，对数据进行深层次的挖掘和分析，找出内在的联系和变化；数据呈现是对分析的结果进行呈现，大部分是通过专业图表来展示，是数据分析报告的重要组成部分。对很多公司来说，数据整理不是难事，难就难在业务数据如何解读？如何呈现才能说明问题？从中能发现什么业务问题？有没有改善的机会？ 可见，如何将数据落地，这是
经常被问到一个问题，数据分析师或者数据挖掘工程师面试都问什么问题啊？特别是以下几类人群： 1、想转行做数据分析工作的朋友。 2、之前在比较小的公司做数据分析师，去大公司面试。 3、在校大学生。 在回答这些问题之前，先谈我的一个面试经历，记得之前我在一家小公司做数据分析师的时候，有朋友推荐我去一家大公司去面试数据分析师。当时我也在想，在面试大公司的数据分析师一定会问： 1、你做过哪些模型？ 2、用什么工具做的啊？ 3、你会或者知道哪些算法啊？ 4、数据量有多大？ ....... 但是当我去沟通下来的时候，
你花了大半天整合了一张数据表，却因为其他部门的错误，导致表格结构全错了！于是你又要吭哧吭哧重新来过...
App数据分析比Web流量分析更困难，因为对于Web，只要每一页都部署了GA基础代码，就能够收集分析很多有价值的数据了。但App分析则不同，如果只是加入基础的统计SDK，则只能收集到日活跃用户、留存率等一些基本的数据而已，完全无法进行深入分析。所以如何从“平地”建立起数据分析的高楼大厦，其中的方法就变得尤其重要。 本篇文章是《App数据分析全攻略》系列的第一篇，预计以后还会有 事件详解：看起来简单，但灵活度极高 事件应用案例：带你见识强大的Google Analytics 分享行为：极其重要，值得用一整套解
1、来源 有哪些你看了以后大呼过瘾的数据分析书？ https://www.zhihu.com/question/60241622 做数据分析不得不看的书有哪些？ https://www.zhihu.com/question/19640095 2、采集回答 3、清洗：去除空行、去重 4、统计分析 5、两个帖子中都有回答的作者，考虑大V、书商、利益相关者 作者 计数 大数据峰哥 3 Bottle 2 DataCastle数据城堡 2 DataHunter 2 George Li 2 GrowingIO 2
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