लिन की यात्रा - स्वास्थ्य सेवा के क्षेत्र में डेटा विश्लेषण के लिए BigQuery

“अपने करियर की पूरी अवधि के दौरान, अपने पेशेवर समय का 20 से 25% सीखने में खर्च करें.”

लिन के साथ सवाल-जवाब

  • जवाब: बहुत सारे! Google Cloud की मेरी पसंदीदा सेवाएं CloudRun, BigQuery, Dataproc हैं. Cloud Shell Editor, Compute Engine, और Big Query के एक्ज़ीक्यूशन की जानकारी देने वाला एसएसएच-इन ब्राउज़र, पसंदीदा टूल हैं.
  • जवाब: मुझे VCF [या जीनोमिक] डेटा फ़ाइलों के लिए ओपन सोर्स वैरिएंट ट्रांसफ़ॉर्म टूल का इस्तेमाल करना पसंद है. इस टूल की मदद से, BigQuery के साथ काम करने वाले बायोइन्फ़ॉर्मैटिस्ट तेज़ी से काम करते हैं. शोधकर्ता, VCF फ़ाइलों की पुष्टि करने और उन्हें BigQuery में लोड करने के लिए, VariantTransforms टूल का इस्तेमाल करते हैं. VariantTransforms, जीनोम-स्केल डेटा ऐनलिसिस पर काम करता है. इन वर्कलोड में लाखों फ़ाइलें, लाखों जीनोमिक सैंपल, और अरबों इनपुट रिकॉर्ड शामिल हो सकते हैं.
  • जवाब: मैं दुनिया भर में अलग-अलग टीमों के साथ मिलकर, लोगों के स्वास्थ्य के लिए जीनोमिक स्केल पर डेटा पाइपलाइन बनाने, उन्हें स्केल करने, और डिप्लॉय करने पर काम कर रहा हूं. हाल ही में इस्तेमाल किए गए मामलों में, COVID या कैंसर की दवाओं को डेवलप करने से जुड़े डेटा का विश्लेषण किया गया है.
  • जवाब: आपको अपने पूरे करियर में, प्रोफ़ेशनल लर्निंग में लगने वाले समय का 20 से 25% समय खर्च करना होगा. Google Cloud के साथ-साथ सभी सार्वजनिक क्लाउड सेवाएं लगातार बेहतर हो रही हैं. बिल्डिंग बनाने के लिए, क्लाउड पैटर्न और सेवाओं, दोनों के बारे में गहराई से जानना ज़रूरी है.

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