Lynn's Journey - BigQuery pour l'analyse de données dans le secteur de la santé
Lynn Langit, GDE, Cloud
"Je compte consacrer 20 à 25% de votre temps de formation professionnelle à votre carrière."
Questions à Lynn
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Q: Quels outils Google avez-vous utilisés ?R: Il y en a tellement ! Mes services Google Cloud préférés sont Cloud Run, BigQuery et Dataproc. Les outils favoris sont l'éditeur Cloud Shell, le navigateur SSH intégré pour Compute Engine et les détails d'exécution BigQuery.
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Q: Quel outil avez-vous préféré utiliser ? Pourquoi ?R: J'adore utiliser l'outil Open Source Variant Transforms pour les fichiers de données VCF [ou génomiques]. Cet outil permet aux bio-informaticiens de travailler rapidement avec BigQuery. Les chercheurs utilisent l'outil VariantTransforms pour valider et charger des fichiers VCF dans BigQuery. VariantTransforms est compatible avec les charges de travail d'analyse de données à l'échelle du génome. Ces charges de travail peuvent contenir des centaines de milliers de fichiers, des millions d'échantillons génomiques et des milliards d'enregistrements en entrée.
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Q: Veuillez partager ce que vous avez créé par le passé à l'aide des outils Google.R: J'ai travaillé avec des équipes du monde entier pour créer, faire évoluer et déployer plusieurs pipelines de données à l'échelle génomique pour la santé humaine. Parmi les cas d'utilisation récents, on peut citer l'analyse de données pour soutenir le développement de la COVID-19 ou de médicaments anticancéreux.
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Q: Quel conseil donneriez-vous à quelqu'un qui commence son parcours de développeur ?R: Attendez-vous à consacrer 20 à 25% de votre temps professionnel à l'apprentissage au cours de votre carrière. Tous les services de cloud public, y compris Google Cloud, évoluent constamment. Pour une conception efficace, il est nécessaire de connaître en profondeur les modèles et les services cloud.