Si vas a dar el paso hacia la bioinformática y estás empezando a analizar datos, es normal sentirse perdido. La bioinformática combina biología, programación y estadística, y puede parecer abrumadora al principio. Pero no necesitas saberlo todo para empezar: solo seguir una ruta clara. Aquí tienes los 5 pasos esenciales para comenzar, con recursos gratuitos (y algunos de pago si realmente merecen la pena).

1. Aprende a usar la terminal (Linux + Bash)

La mayoría de herramientas bioinformáticas funcionan sobre Linux y requieren saber moverse por la línea de comandos.

Recursos:

• Cruso de Bash Udemy (ES)
• The Unix Shell – Software Carpentry (ES/EN)

2. Escoge un lenguaje: Python o R

Python es más versátil y automatizable; R es ideal para estadística y visualización.

Recursos:

• Python Cero a Pro (ESP)
• R para análisis de datos
• Curso de Python – freeCodeCamp (EN)

3. Organiza tus proyectos

Tener carpetas claras, nombres coherentes y control de versiones te ahorrará muchos problemas.

Recomendado:

• Estructura tipo: data/raw, scripts, results, docs, README.md
• Aprende Git y GitHub en 12h

4. Empieza con datos simples

Practica con archivos FASTQ, aprende a hacer control de calidad y primeros alineamientos.

Recursos:

• Galaxy Project (ES/EN)
• Galaxy Training Materials (EN)
• Rosalind – Retos bioinfo con código (EN)

5. Busca apoyo y sigue aprendiendo

Formaciones estructuradas, webinars y foros te ayudarán a avanzar y resolver dudas.

Recomendado:

• Bioinformatics Skills Hub (ES)
• Especialización Coursera Bioinformática (EN)
• Comunidades como Biostars, r/bioinformatics, o grupos de Telegram/Slack

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Si te interesa este mundo y quieres avanzar más rápido, puedes echar un vistazo a mis servicios y formación personalizada en bioinformática. Paso a paso, con práctica real y sin perder el foco.