ERES Biyoteknoloji olarak, Yeni Nesil Dizi Analizi ve Biyoinformatik için Python ve Yapay Zekâ Eğitimi serimizin tanıtımı kapsamında düzenlediğimiz sohbet etkinliği, beklentimizin ötesinde bir ilgiyle karşılandı.
Bu yazıda, etkinlikte konuşulan önemli noktaları, katılımcıların yönelttiği sorular üzerinden özetleyerek hem yeni başlayanlara hem de uzmanlaşmak isteyenlere yol gösterecek bir rehber sunuyoruz.
Etkinliğe katılan, soru soran, görüş bildiren tüm dostlarımıza içtenlikle teşekkür ederiz. 💙
Etkinliğin en çok üstünde durulan sorulardan biri şuydu:
“Biyoinformatik alanında çalışmak için Python’u ileri düzeyde bilmek mi gerekiyor?” — Esra Ç.
Python veri analizi için en iyi dillerden biri ve elbette biyoinformatik çalışmaları için gerekli bir beceri.
Bu sorunun devamında 3 modüllü eğitim serisine katılmak için Python bilmek gerekiyor mu sorusunu da aldık.
Bu soruya net yanıt şu:
Hayır. İleri düzey Python bilgisi gerekmiyor.
Bizim eğitim serimizin ilk modülü zaten sıfırdan başlayanlar için tasarlandı.
Değişkenler, veri tipleri, listeler, döngüler, fonksiyon yazımı gibi temel yapı taşlarını adım adım işliyoruz.
Ama bir nokta önemli:
Python, biyoinformatik dünyasında kapıyı açan anahtar.
Öğrendikçe yalnızca veri analizi değil, düşünme biçiminiz de değişiyor.
“Survival Kaplan-Meier analizi için Python kullanabilir miyim? Hangi paketi önerirsiniz?” — Berna T.
Evet, Python bu analiz için oldukça uygundur.
Eğitmenimizin yanıtı şu yöndeydi:
Bu konu, ilerleyen modüllerde gerçek veri örnekleriyle pekiştirilecek.
“RNA fusion için hangi kütüphaneleri öneriyorsunuz?” — Ertan Y.
RNA fusion analizi, özellikle klinik genomik ve kanser biyolojisi çalışmalarında kritik bir adım.
Etkinlikte değinilen araçlardan bazıları:
Katılımcılar arasında konuya hâkim araştırmacıların birbirleriyle bilgi paylaşması da sohbetin en güzel yanlarından biriydi.
Ertan Bey’in güçlü vurgusuyla gündeme gelen bir konu:
“Biyoinformatik alanında çalışmak için en başta Linux bilmek zorundasınız arkadaşlar.”
Araştırmacıların ve biyoinformatik uzmanlarının amaç ve hedeflerine göre seçeccekleri çalışma ekosistemleri, araç takımları ve bunlarla ilişkili olan yazılım dilleri elbette değişebilir. Ancak eğer biyoinformatik alanında uzmanlaşmak isteniyorsa bu görüş özellikle NGS veri analizi için oldukça doğru.
Büyük veriler, hızlı iş akışları ve automasyon süreçleri için Linux hâlâ altın standart.
Kısacası:
Python → Linux → Komut satırı → NGS
Bu yol, araştırmacının bağımsızlaşması için kritik.
Eğitmenimiz Burak BüyükYüce’nin etkinlik sırasında paylaştığı set çok değerliydi:
Veri Analizi:
Veri Görselleştirme:
Biyoinformatik:
-
biopython
-
pysam
-
scikit-bio
Bu kütüphaneler, üç modüllü eğitim serimizin omurgasını oluşturuyor.
Bir diğer önemli soru:
“AI ve Python kullanımını sıfırdan öğrenecek biriyim. Yol haritası nasıl olmalı?” — Neslihan A.
Önerilen öğrenme yolu şöyle:
-
Python Temelleri (veri tipleri, döngüler, fonksiyonlar)
-
Numpy–Pandas–Seaborn ile veri işleme
-
Biopython ve Pysam ile biyolojik veri formatlarını anlamak
-
NGS temelleri (FASTA, BAM, VCF yapıları)
-
ML & AI temelleri (PyTorch, Keras, TensorFlow)
-
Gerçek verilerle mini projeler yapmak
-
Düzenli pratik + topluluk içinde soru sorma
Bu yol haritasının tamamı eğitim serimizin üç modülünde sistematik bir şekilde işleniyor.
Sohbet boyunca pek çok teşekkür mesajı aldık:
“Eres Biyoteknoloji'ye bu toplantıyı düzenlediği için teşekkür ederim.”
“Emeği geçen tüm hocalarımıza teşekkürler.”
“Bilgilerinizi aktardığınız için ayrıca teşekkür ederim.”
Bu geri dönüşler, toplulukla birlikte öğrenme misyonumuzu güçlendiriyor.
Bu sohbet bize bir kez daha gösterdi ki:
Türkiye’de biyoinformatik öğrenmek isteyen geniş ve heyecanlı bir kitle var.
Ve doğru yapılandırılmış bir öğrenme yolu — Python → NGS → Yapay Zekâ —
araştırmacıların hem akademik hem profesyonel yolculuklarında büyük fark yaratıyor.
sohbet etkinliğimize katılamayan ya da konuşulanları tekrar izlemek isteyenler için güzel bir haberimiz var: Etkinliğin tam kaydını bu sabah YouTube kanalımızda yayınladık.
Bu kayıt;
-
Python temelleri,
-
NGS veri yapıları (FASTA, BAM, VCF),
-
RNA fusion araçları,
-
Survival analiz paketleri,
-
Linux ve komut satırı önerileri,
-
Yapay zekâ destekli analiz yaklaşımları
gibi birçok önemli başlığı barındırıyor.
Ayrıca katılımcıların gerçek zamanlı soruları ve verilen detaylı yanıtlar,
biyoinformatik öğrenme yolculuğuna yeni başlayan herkes için oldukça değerli bir rehber niteliğinde.
👉 Etkinlik kaydını YouTube’dan izleyebilirsiniz:
https://youtu.be/-jvBCvd60aE?si=QmIoPr-32fhcbud8
Kayıttan izleyenler de tıpkı canlı etkinlikte olduğu gibi,
eğitim serisinin nasıl bir öğrenme yolu sunduğunu ilk elden görebilecek.
Yeni başlayanlara, bölüm değiştirenlere, yüksek lisans ve doktora araştırmalarına hazırlananlara — hatta veri analizini kendi başına yapmak isteyen akademisyenlere bile doğrudan fayda sağlayacak bir içerik.
Etkinliğe katılan herkesle birlikte harika bir topluluk enerjisi yarattık.
Bu yazı, hem orada konuşulanları belgelemek hem de yeni başlayacaklara yol göstermek için hazırlandı.
Yeni etkinliklerde görüşmek dileğiyle.
Bilimle ve merakla kalın. ✨
