Realizaré análisis bioinformático, análisis de datos genómicos y mapeo de SNP en python y r
Desarrollador Python en Machine Learning
Acerca de este Servicio
¿Buscas un experto en análisis de datos biológicos, procesamiento de datos genómicos o scripts personalizados de bioinformática en Python y R? Me especializo en manejar conjuntos de datos biológicos complejos, flujos de trabajo de variantes y análisis de secuencias.
Servicios que ofrezco:
- Análisis genómico y de secuencias: Análisis de secuencias, soporte para alineación BLAST y automatización de scripts en BioPython.
- Mapeo de SNP y detección de variantes: Flujos de trabajo de asociación de rasgos, filtrado de SNP, anotación y manejo estadístico de datos.
- Visualización de datos biológicos: Gráficos y diagramas estadísticos personalizados creados en R y Python.
- Desarrollo de pipelines: Scripts reproducibles en Bash/Linux y Python adaptados a tu conjunto de datos de investigación.
Herramientas y bases de datos:
- Lenguajes: Python (BioPython, Pandas, NumPy), R, Bash/Linux CLI.
- Bases de datos y frameworks: NCBI, KEGG, pipelines GWAS, Jupyter Notebooks.
¿Por qué trabajar conmigo?
- Sólida experiencia ejecutando flujos de trabajo genómicos y pipelines académicos de datos.
- Código bien documentado, informes claros y resultados reproducibles.
Por favor, envíame un mensaje antes de hacer tu pedido para que podamos discutir el formato de tu conjunto de datos y los requisitos de tu investigación.
Lenguaje de programación:
Python
•
R
•
SQL
•
Colab
•
Java
Herramientas:
Jupyter Notebook
•
Excel
•
Colab
Tecnología:
Python
•
R
•
Google ML Kit
•
scikit-learn
•
Pandas
•
Excel
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Qué formatos de archivos de entrada aceptas?
Acepto formatos estándar como FASTA, FASTQ, CSV/TSV, VCF y archivos de Excel. Por favor, contáctame antes de ordenar si tienes datos especializados.
¿Recibiré el código completo y la documentación de ejecución?
Sí, todos los paquetes incluyen el código completo en Python/R/Bash junto con instrucciones claras para volver a ejecutar el pipeline.
