Circos — открытый программный пакет для визуализации данных и информации. Он визуализирует данные в форме круга, что идеально подходит для изучения связей между объектами. Также, это просто красиво.

Санкт-Петербургский Академический университет РАН при поддержке компании JetBrains запускает открытые курсы по биоинформатике в Санкт-Петербурге.

Курсы ориентированы, преимущественно, на студентов старших курсов математических и технических специальностей, интересующихся биоинформатикой.

Курсы открыты для вольнослушателей и бесплатны (но необходимо заполнить форму). Для вольнослушателей возможна аттестация (проверка домашних заданий, проведение и проверка экзаменов) с последующей выдачей дипломов.

10 ноября стартуют три новых онлайн-курса (MOOC) на русском языке: по программированию на Python, операционной системе Linux, молекулярной биологии и генетике. Курсы созданы преподавателями Санкт-Петербургского Института биоинформатики, чем и обусловлено их разнообразие.

Курсы рассчитаны на неподготовленную аудиторию, ведь в институте Python и Linux изучают биологи, а молекулярную биологию – программисты, чтобы потом всем вместе осваивать биоинформатику. Но, даже если вы прекрасно умеете программировать и свободно чувствуете себя в vim, можете посоветовать эти курсы своим студентам или друзьям, либо просто записаться на биологию.

Курсы совершенно бесплатны и останутся доступны для самостоятельного изучения под Creative Commons после окончания. Но те, кто хочет жарких дискуссий в комментариях, оперативных ответов от преподавателей и сертификатов по окончанию, могут поучаствовать в ближайшем запуске с дедлайнами (10 ноября – 8 декабря).

Думаю, что многие читатели Хабра уже слышали о биоинформатике, возможно даже непосредственно о задаче сборки генома. Множество людей по всем миру занято написанием геномных ассемблеров — программ, интерпретирующих сырые данные машин для секвенирования и выдающих в результате последовательность ДНК изучаемого организма. Однако, в большинстве случаев, геном целиком «из коробки» получить не удается. В этой статье я постараюсь объяснить, почему же геном нельзя собрать одним щелчком мыши и опишу процесс его «финиширования» — пожалуй, самый трудоемкий этап во всей сборке, порой длящийся несколько лет.

Также, я расскажу, как мы иногда можем существенно облегчить этот процесс, используя уже собранные геномы близкородственных организмов. Этой задачей я занимался в рамках написания своей магистерской диссертации в Санкт-Петербургском Академическом Университете, а обучение проходило совместно с Институтом Биоинформатики. Поскольку получившийся алгоритм достаточно специфичен, я начну с описания проблемы в целом, дам обзор некоторых «хардварных» методов ее решения, а затем немного расскажу о том, что же получилось у меня.

Если вкратце, то Stepic – это платформа, где каждый пользователь может создать и разместить свой собственный онлайн-курс. В прошлом году Стэпик использовался в курсе Bioinformatics Algorithms на Coursera как движок для проверки задач на программирование и анализ данных.

Через какое-то время мы поняли, что стоит посодействовать развитию онлайн-образования и в России. Что для этого надо? Хорошие преподаватели и хорошая студия, где можно записывать видео. Поскольку мы любим программировать, то и начать решили с курсов, так или иначе связанных с программированием, это алгоритмы и структуры данных, операционные системы и язык С++ от преподавателей Computer Science Center.

А еще через какое-то время мы поняли, что чем больше будет хороших студий для записи, тем лучше же для всех нас и образования в целом. Поэтому мы решили рассказать, показать и выложить в опенсорс все те небольшие наработки, которые на данный момент есть в Stepic по части видео-курсов и их производству.

На этой неделе я начал читать бакалаврам Академического университета базовый курс по алгоритмам. Начинал я совсем с основ, и чтобы тем, кто с базовыми алгоритмами уже знаком, было чем заняться, я в начале пары сформулировал две, наверное, самые свои любимые задачки по алгоритмам. Давайте и с вами ими поделюсь. Решение одной из них даже под катом подробно расскажу. Но не отказывайте себе в удовольствии и не заглядывайте сразу под кат, а попытайтесь решить задачи самостоятельно. Обещаю, что у обеих задач есть достаточно простые решения, не подразумевающие никаких специальных знаний по алгоритмам. Это, конечно, не означает, что эти решения просто найти, но после пары один из студентов подошёл и рассказал правильное решение первой задачи. =) Если же вам интересно посмотреть на начало курса или порешать больше разных задач — приходите к нам на (бесплатный) онлайн-курс, который начнётся 15 сентября.

Задача 1. Дан массив A длины (n+1), содержащий натуральные числа от 1 до n. Найти любой повторяющийся элемент за время O(n), не изменяя массив и не используя дополнительной памяти.

Сразу поясню. В условии не говорится, что каждое число от 1 до n встречается в массиве, поэтому повторяющихся элементов там может быть сколько угодно (если бы все числа входили по разу, а одно — дважды, то задача была бы гораздо проще). Ограничение на использование дополнительной памяти означает, что нельзя заводить дополнительный массив линейной длины, но можно заводить переменные.

Задача 2. Дана матрица nxn, содержащая попарно различные натуральные числа. Требуется найти в ней локальный минимум за время O(n).

Локальным минимумом матрицы называется элемент, который меньше всех своих четырёх соседей (или трёх, если этот элемент лежит на границе; или двух, если это угловой элемент). Обратите внимание, что от нас требуется линейное по n время, хотя в матрице квадратичное по n число элементов. Поэтому мы предполагаем, что матрица уже считана в память. И нам нужно найти в ней локальный минимум, обратившись лишь к линейному количеству её ячеек.

Под катом — решение первой задачи. Ещё раз призываю вас заглядывать под кат только после того, как порешаете задачу. По второй задаче могу какую-нибудь подсказку сказать.

Computer Science Center (образовательный проект ШАД Яндекса, компании JetBrains и Сomputer Science клуба при ПОМИ РАН) продолжает регистрацию на бесплатные массовые открытые онлайн-курсы (MOOC) по основам программирования.

Как мы уже писали, с 15 сентября 2014 года можно будет пройти следующие онлайн-курсы:
1. Алгоритмы и структуры данных (А.С. Куликов)
2. Введение в архитектуру ЭВМ. Элементы операционных систем (К.В. Кринкин)
3. Программирование на языке C++ (А.В. Смаль)

В данном посте пойдёт речь о том, как CS центр использовал онлайн-курс по Алгоритмам и структурам данных в качестве одного из этапов приёмной кампании в 2014 году.

25 августа был последний день приема заявок на конкурс проектов открытых онлайн-курсов Stepic Challenge. Так как конкурс по срокам неудачно совпал с периодом летних каникул, в последние дни мы получили много просьб от преподавателей и университетов немного отложить дедлайн. Мы решили продлить прием заявок до 20 сентября включительно, а пока можем подвести предварительные итоги.



На конкурс поступило 94 заявки, из них 66 на русском языке, 28 на английском языке. Большинство заявок, около 70%, поступило от преподавателей университетов, примерно 20% заявок – от преподавателей школ, и еще 10% – от студентов и независимых авторов. Приятно, что есть заявки из разных регионов и городов России – Москвы, Петербурга, Новосибирска, Томска, Воронежа, Казани, Нижнего Новгорода, Архангельска, Екатеринбурга и других.

Computer Science Center (образовательный проект ШАД Яндекса, компании JetBrains и Сomputer Science клуба при ПОМИ РАН), открывает запись на массовые открытые онлайн-курсы (MOOC) по основам программирования.

С 15 сентября 2014 года можно будет пройти следующие онлайн-курсы, подготовленные преподавателями CS центра:

1. Алгоритмы и структуры данных (А.С. Куликов)
2. Введение в архитектуру ЭВМ. Элементы операционных систем (К.В. Кринкин)
3. Программирование на языке C++ (А.В. Смаль)

Данные три курса являются «джентльменским набором» начинающего программиста, преподаются на русском языке и бесплатны для всех желающих. Преподаватели при подготовке курса пользовались опытом чтения одноименных дисциплин в CS центре и Академическом университете. Записаться на курсы можно на сайте CS центра. Для освоения курсов слушателям достаточно владеть школьной программой по математике, информатике, физике.

Для создания и размещения онлайн-курсов СS Center использовал образовательный плеер Stepic. Проект Stepic существует с 2013 года и выделяется среди других образовательных платформ возможностями для автоматической проверки задач на программирование, например, безопасное исполнение пользовательского кода в песочнице (C++, Java, Python, Haskell, Octave), а также генерация и проверка рандомизированных датасетов. Cистема проверки задач Stepic была использована в ряде курсов на платформе Coursera, включая курсы от Калифорнийского университета в Сан-Диего и НИУ «Высшая школа экономики».

Так как онлайн-курсы продолжают захватывать планету, а в России этот процесс идет весьма медленно, мы решили внести свой вклад в популяризацию онлайн-образования среди русскоязычных преподавателей и провести конкурс на создание открытых курсов и учебных материалов с использованием некоммерческой платформы Stepic.

Мы сделали небольшой анализ существующих возможностей получить поддержку для создания открытого интернет-курса на русском языке и пришли к выводу, что вариантов совсем немного. Получить грант на эти цели можно от Благотворительного фонда В. Потанина (но только при условии, что вы – преподаватель магистратуры), свои внутренние бюджеты на развитие дистанционного обучения есть у ряда университетов (например, у НИУ ИТМО, СПбГПУ, НИУ ВШЭ, СПбГУ, МФТИ), некоторые платформы покрывают часть расходов на создание курсов (например, «Лекториум»). Возможно, есть и другие варианты, добавляйте в комментариях, если знаете.

Сейчас существуют все доступные технологии, чтобы использовать квадрокоптеры для улучшения жизни в городе. В рамках онлайн-курса проектирования городов с помощью видеоигр, настольных игр и фильмов я сделал небольшую подборку как можно эффективно использовать дроны (сопостовимые по размеру с DRK-1 из «Звездных войн») в городских условиях.

Под катом описание 8 способов сделать города “умнее” с применением летающих роботов, много иллюстраций и примеры.

Coursera начала эксперименты с открытыми курсами, на которые можно записаться в любой момент. Первый курс, оформленный таким образом – Child Nutrition and Cooking. Интересно, что этот курс не использует стэнфордскую платформу, которую Coursera использовала ранее для всех онлайн курсов, а выглядят уже совершенно по-новому.

К сожалению, в Петербурге майские праздники выдались не самые солнечные и теплые, однако тем, кто принял участие в JetBrains EdTech Hackathon было совсем не обидно провести 3 дня с пользой.

В последнее время на слуху феномен «муков» (MOOC) – массовых открытых онлайн курсов. Платформ для них создано большое множество.

Есть мнение, что MOOC – это книги нового поколения (с видео, интерактивными задачами и социальной составляющей), которые одновременно «читают» десятки тысяч человек. Можно долго сравнивать «муки» с классическим образованием и спорить об их эффективности, но полезно воспринимать их как совершенно другой формат, очевидно со своими плюсами и минусами.

При этом у онлайн образования есть большое концептуальное отличие от оффлайн образования – его проще измерить. А всё, что можно измерить, можно улучшить.

В этом посте я поделюсь личными соображениями о том, куда движется онлайн образование на примере MOOC-ов, в том числе по мотивам посещения Coursera Partners' Conference, прошедшей 4 недели назад в Лондоне.

В прошлом году появилась новость о том, что шведская школа вводит обязательные уроки Minecraft. Вдохновившись этим примером, я предпринял робкую попытку копнуть в направлении использования игр в обучении и создал онлайн-курс по проектированию городов, где изучаются видеоигры, настольные игры и фильмы.

У многих игр в их механиках или легендах можно найти принципы проектирования реальных городов. Игры служат иллюстрацией планирования и экономики городов, и, таким образом, являются первой ступенью изучения этой предметной области.

Играя в “Колонизаторов” можно, например, узнать о важности портов и проанализировать историю развития городов Мумбаи и Йорк. А на примере “Boom Beach” можно понять, что не все прибрежные города использовали для защиты фортификации, и изучить историю Венеции.

Под катом примеры игр “100 000 лет до нашей эры”, “Triple Town”, “Каркассон”, “Temple Run” и фильма “Назад в будущее”. А также немного деталей об этом экспериментальном курсе.

Привет, Хабравчане!

Обычно в первом абзаце пишут всякие мудрости жизни, про собственные грабли и о положении вещей в целом. Поэтому:

• мудрость жизни: – Учиться хорошо! А хорошо учиться еще лучше!
• собственные грабли: не было раньше никаких курсер и туториалов, приходилось читать умные книги и слушать умных людей. Умных книг мало, не все умные люди хорошо рассказывают, других вариантов учиться и не было.
• о положении вещей в целом: сейчас есть куча платформ для MOOC, ооочень много различных курсов и множество инструментов для образования.

Цель:

Поэтому мы решили провести хакатон и сделать еще много хороших инструментов для образования.

Этим летом в Москве прошла первая летняя школа по биоинформатике. В ней приняло участие более 100 человек, которые приехали из различных уголков России и СНГ и были разделены на два потока: «информатики» и «биологи». Организовал мероприятие Институт биоинформатики в сотрудничестве с СПбАУ РАН, МГУ, ИППИ РАН и программой GameChangers.

Про то, как прошла сама школа, на хабре уже писали наши студенты. Теперь же каждый желающий, не имевший возможности поучаствовать в школе, может ознакомиться с интересующими его докладами: мы выложили все видеозаписи лекций и все слайды презентаций онлайн.

Если вы впервые слышите про биоинформатику, то советую в первую очередь посмотреть вводную лекцию Аллы Лапидус, которая расставит всё на свои места. Сейчас Алла занимает ведущие позиции в центре геномной биоинформатики СПбГУ и в лаборатории алгоритмической биологии СПбАУ РАН, а ранее долгое время руководила геномными проектами в DOE Joint Genome Institute (Калифорния).



Под катом можно посмотреть список всех прошедших лекций, включая их краткие описания, которые помогут вам сориентироваться, а также полные видеозаписи на русском.

Секвенирование генома человека десять лет назад явилось причиной вычислительной революции в биологии. Оно стало стимулом для создания бо́льшего числа новых алгоритмов, чем в любой другой фундаментальной области науки.

21 октября мы с Филлипом Компо и Павлом Певзнером из Университета Калифорнии запускаем онлайн-курс по алгоритмам в биоинформатике на Coursera. Уже до 21 октября можно посмотреть содержание первой главы курса и порешать задачи на нашем новом образовательном проекте Stepic, над которым работает команда широко известного в узких (биоинформатических) кругах проекта Розалинд.

Многие знакомы с выступлением Алекса Мартелли (Alex Martelli) на Google Tech Talk под названием Python for Programmers (слайды) — в нём он чётко и лаконично рассказывает основы Питона для тех, кто уже умеет программировать, например на C, С++ или Java. По его презентации я сам учил Питон четыре года назад, перед тем как начать использовать его в преподавании программирования на матмехе СПбГУ.

Сегодня хочу представить вам интерактивный вариант этой презентации — онлайн мини-курс Python for Programmers, созданный и опубликованный под лицензией Creative Commons с разрешения Алекса. Мы добавили к его презентации интерактивных упражнений, обновили материал с Python 2.5 до Python 3.3, добавили информацию по актуальным библиотекам и разнице между 2 и 3 версиями Питона.

Статья 2013-ого года «A support vector machine for identification of single-nucleotide polymorphisms from next-generation sequencing data» (O'Fallon, Wooderchak-Donahue, Crockett) предлагает новый метод определения полиформизмов в геноме на основе применения метода опорных векторов (SVM). Хотя ранее в статье 2011-ого года «A framework for variation discovery and genotyping using next-generation DNA sequencing data» уже описывалось применение методов машинного обучения для определения однонуклеотидных полиморфизмов (SNP-ов, снипов), подход, основанный на использовании SVM, описан впервые в данной статье.

Определение полиморфизмов в геноме является важной (например, для полногеномного поиска ассоциаций aka GWAS), но нетривиальной задачей. Приходится учитывать, что многие организмы гетерозиготны, а также, что данные могут содержать ошибочную информацию.