| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Аббасова, О. М. | - |
| dc.contributor.author | Аннасапаров, Г. Г. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2025-04-30T08:48:06Z | - |
| dc.date.available | 2025-04-30T08:48:06Z | - |
| dc.date.issued | 2025 | - |
| dc.identifier.citation | Аббасова, О. М. Роль больших данных в анализе геномных данных = The role of big data in genomic data analysis / О. М. Аббасова, Г. Г. Аннасапаров // Big Data и анализ высокого уровня = Big Data and Advanced Analytics : сборник научных статей XI Международной научно-практической конференции, Республика Беларусь, Минск, 23–24 апреля 2025 года / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники [и др.] ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2025. – С. 239–242. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/59632 | - |
| dc.description.abstract | Системы здравоохранения, генетика и геномика, население и общественное
здравоохранение; все области биомедицины могут выиграть от Больших данных и связанных с ними
технологий. При анализе геномных данных часто требуется интеграция различных типов данных (например,
геномные, клинические, экологические). Поэтому важно владеть языками и инструментами, которые
позволяют эффективно обрабатывать и интегрировать разнородные данные. Машинное обучение играет все
более важную роль в анализе геномных данных. Python с его библиотеками машинного обучения является
отличным выбором для этой задачи. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | медицинская информатика | en_US |
| dc.subject | интеллектуальный анализ данных | en_US |
| dc.subject | интеллектуальный анализ текстов | en_US |
| dc.subject | информационные системы | en_US |
| dc.subject | хранение информации | en_US |
| dc.subject | bioPython | en_US |
| dc.subject | Python | en_US |
| dc.title | Роль больших данных в анализе геномных данных | en_US |
| dc.title.alternative | The role of big data in genomic data analysis | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | Health systems, genetics and genomics, population and public health; all areas of biomedicine
can benefit from Big Data and related technologies. Genomic data analysis often requires the integration of different
types of data (e.g. genomic, clinical, environmental). It is therefore important to have languages and tools that allow
efficient processing and integration of heterogeneous data. Machine learning is playing an increasingly important role
in genomic data analysis. Python with its machine learning libraries is an excellent choice for this task.. | en_US |
| Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей (2025)
|
