Lynn's Journey – BigQuery für die Datenanalyse im Gesundheitswesen

„Wir gehen davon aus, dass Sie 20 bis 25% Ihrer beruflichen Weiterbildung für die gesamte Karriere verbringen.“
Minnesota Lynn-langit

Q&A mit Lynn

  • F: Welche Google-Tools haben Sie verwendet?

    A: So viele! Meine Lieblingsdienste von Google Cloud sind CloudRun, BigQuery und Dataproc. Beliebte Tools sind der Cloud Shell-Editor, der SSH-in-Browser für Compute Engine und Details zur BigQuery-Ausführung.

  • F: Welches Tool habt ihr am liebsten verwendet? Warum?

    A: Ich verwende gerne das Open-Source-Tool Variant Transforms für VCF-Daten (oder genomische Datendateien). Mit diesem Tool können Bioinformatiker mit BigQuery arbeiten. Forscher verwenden das Tool VariantTransforms, um VCF-Dateien zu validieren und in BigQuery zu laden. VariantTransforms unterstützt Datenanalysen im Genombereich. Diese Arbeitslasten können Hunderttausende Dateien, Millionen genomischer Stichproben und Milliarden von Eingabedatensätzen enthalten.

  • F: Teile etwas, das du in der Vergangenheit erstellt hast, mit den Google-Tools.

    A: Ich habe mit Teams auf der ganzen Welt zusammengearbeitet, um mehrere genomische Datenpipelines für die menschliche Gesundheit zu erstellen, zu skalieren und bereitzustellen. Jüngste Anwendungsfälle sind Datenanalysen zur Unterstützung der Entwicklung von COVID-19- oder Krebsmedikamenten.

  • F: Welchen Rat würden Sie jemandem geben, der als Entwickler beginnt?

    A: Gehen Sie davon aus, dass Sie für die Dauer Ihrer Karriere 20–25% Ihrer beruflichen Zeit mit dem Lernen verbringen werden. Alle öffentlichen Cloud-Dienste, einschließlich Google Cloud, entwickeln sich ständig weiter. Für eine effektive Entwicklung ist es erforderlich, dass Sie sowohl Cloud-Muster als auch Dienste im Detail kennen.

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