如何開始動物科學的資料科學歷程?

我在網路上看到了一些資料以及詢問過來人的經驗，其實有點茫然，如何將數據從Excel表格匯入到SPSS再匯入到其他軟體內進行資料分析?

我整理一些Data science的文章，會一步一步的累積資料，今天是day 0。

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🧬 Bioinformatics 必備工具與軟體（根據社群討論）

以下是 Reddit 使用者在討論「不可或缺的 bioinformatics 工具」時常提到的項目：

🔧 常用程式語言與環境

• Python：廣泛應用於資料處理、機器學習與 pipeline 建構（常用套件如 Biopython、Pandas、Scikit-learn）
• R：統計分析與視覺化首選（常用套件如 DESeq2、ggplot2、edgeR）
• Bash/Shell scripting：用於自動化分析流程與處理大型資料集
• Jupyter Notebook / RStudio：互動式分析與報告撰寫工具

🧪 常見分析工具與平台

類型	工具	功能
序列比對	BLAST, Bowtie2, BWA	基因序列比對與比對速度優化
基因體組裝	SPAdes, Velvet	de novo 組裝與品質評估
RNA-Seq 分析	STAR, HISAT2, DESeq2	表現量分析與差異基因篩選
結構分析	GROMACS, PyMOL	蛋白質結構模擬與視覺化
資料庫	Ensembl, NCBI, UCSC Genome Browser	基因註解與資料查詢

🧠 如何準備 bioinformatics 職位

📚 技能與知識面

• 統計與數據分析能力：熟悉假設檢定、回歸分析、多變量分析
• 程式能力：Python 與 R 是基本配備，Git 版本控制也很重要
• 生物學背景：理解基因表現、轉錄、蛋白質功能等核心概念
• 資料庫與工具熟悉度：能快速查詢並應用公共資料庫與工具

🧰 實務經驗與作品集

• 建議建立 GitHub 專案，展示處理真實資料的能力（如 RNA-Seq pipeline、GWAS 分析）
• 撰寫技術部落格或筆記，分享分析流程與學習心得
• 參與開源專案或 Kaggle 生物資料競賽，累積實戰經驗

💬 面試準備建議

• 熟悉你使用過的工具與分析流程，能清楚解釋每一步的目的與選擇理由
• 準備好討論你如何處理錯誤、資料清理、結果驗證等細節
• 展現跨領域溝通能力，能與生物學家或臨床人員有效合作

題外話

我是想做動物科學畜牧領域牧場的部分，希望可以透過畜牧場的資料匯入SPSS、Excel然後再透過Machine learning的方式，首先將資料分類後進行分析。