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2. Kit de Ferramentas do Arquiteto I

Tradução assistida por IA - saiba mais e sugira melhorias

Nossas Coleções de Treinamento fornecem caminhos de aprendizado selecionados através de nossos materiais de treinamento avançado (chamados Side Quests). Esta coleção abrange quatro tópicos essenciais que são frequentemente usados em conjunto para construir fluxos de trabalho robustos e escaláveis.

2.1 Objetivos de aprendizado

Ao final desta coleção, você terá experiência com:

  • Arquiteturas de fluxo de trabalho modulares complexas - Combinando múltiplos fluxos de trabalho em pipelines coesos
  • Estratégias abrangentes de testes - Garantindo que seus fluxos de trabalho sejam confiáveis e sustentáveis
  • Gerenciamento de metadados - Manipulando metadados específicos de amostras ao longo de seus fluxos de trabalho de forma eficaz
  • Processamento avançado de dados - Implementando padrões eficientes de divisão e agrupamento de dados

Essas habilidades permitirão que você construa fluxos de trabalho Nextflow robustos, escaláveis e sustentáveis para aplicações do mundo real.

2.2 Público-alvo e pré-requisitos

Esta coleção é projetada para usuários que completaram o treinamento básico de Nextflow e desejam se aprofundar em padrões avançados de fluxo de trabalho, estratégias de testes e técnicas de manipulação de dados e metadados.

Pré-requisitos

  • Conclusão do treinamento Hello Nextflow ou experiência equivalente
  • Familiaridade básica com sintaxe e conceitos do Nextflow
  • Compreensão de padrões básicos de desenvolvimento de fluxo de trabalho
  • Experiência com ferramentas de linha de comando

2.3 Conteúdo da coleção

Esta coleção consiste em quatro Side Quests que cobrem tópicos complementares de engenharia de fluxo de trabalho:

  1. Workflows of Workflows - Arquitetura e composição de fluxo de trabalho complexa
  2. Testing with nf-test - Estratégias de testes para fluxos de trabalho Nextflow
  3. Metadata - Manipulação de metadados para itens em canais Nextflow
  4. Splitting and Grouping - Padrões avançados de processamento de dados

Cada Side Quest é independente e cobre conceitos autônomos, mas recomendamos completá-los na ordem listada acima para uma progressão lógica através dos tópicos.

2.4 Como usar esta coleção

Primeiro, clique com o botão de comando no botão "Open in GitHub Codespaces" abaixo para iniciar o ambiente de treinamento em uma aba separada, depois continue lendo enquanto ele carrega.

Open in GitHub Codespaces

Uma vez que seu ambiente esteja em execução, trabalhe através da coleção da seguinte forma:

  1. Nesta aba: Navegue até o primeiro Side Quest listado acima, que descreve exercícios de desenvolvimento passo a passo.
  2. Na sua aba do Codespaces: Trabalhe através dos exercícios do Side Quest.
  3. Quando você completar um Side Quest, retorne a esta página e navegue até o próximo na lista acima.
  4. Quando você tiver completado a coleção, clique no botão abaixo para preencher uma pesquisa muito breve. Seu feedback nos permite continuar melhorando os materiais de treinamento para todos.

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