生信的作用越来越大，想学的人越来越多，不管是为了以后发展，还是为了解决眼下的问题。但生信学习不是一朝一夕就可以完成的事情，也许你可以很短时间学会一个交互式软件的操作，却不能看完程序教学视频后就直接写程序。也许你可以跟着一个测序分析流程完成操作，但不懂得背后的原理，不知道什么参数需要修改，结果可以出来，却把握不住对还是错。
学习生信从来就不是一个简单的事，需要做好持久战的心理准备。
在学习时，我们都希望由浅入深的逐步深入，不断地练习和实践，这就是为什么我们需要一本书，因为书很系统。但生信发展的历史短于计算机编程的历史，如果想要一门程序设计的入门数据，每种语言都可以找到几本。但想要一个囊括生信的书，就有些难了。本身生信跨领域，需要多学科的知识，而其内部又有不少分子，都囊括了太大，包括的少又有些隔靴搔痒的感觉。
我们当时都是零基础下自学Linux, 自学Python，自学R，自学高通量测序；这些学习经历，之前都零星地记录在博客里。现在回头去看几年前自己记录的东西，觉得好简单，而当时却费了很大的力气。这些零星的随手记，当时也只是为了自己看，到现在确实只有自己能看得懂，不便惠及更多的人。
因此我们创建了生信宝典，希望从不同的角度传播知识。这个不同有三点含义，一是形式上的不同，摒弃之前主编们单人作战想写啥就写啥，而是有组织有计划的内容聚合，提供一系列的教程，由入门到提高。二是内容的不同，不去用网上现有教程的通用数据做例子，而是拿实际生物数据，讲述如何解释生信中普遍碰到的问题，讲述如何处理自己的数据。三是立足点不同。
在写作时，我们回到了当年，在回忆中用整个阶段的学习去指导当初的那个小白，从那些会了的人觉得微不足道而不会的人又迈不过的坎入手，直击痛点。知识点的收录依据不是是否炫酷，是否难，而是是否必要。如果必要，再简单，也要提及；如果不必要，再炫酷，也暂不纳入。
通过大量的生信例子、关键的注释和浓缩的语句形成下面的一系列学习教程。每一篇内容都不多，可以当做小说阅读，也可以跟着去练，反复几遍，每读一次都会有不同的收获和体会。
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《Python数据分析全流程实操指南》主要围绕整个数据分析方法论的常规流程，介绍了Python常用的工具包，包括科学计算库Numpy、数据分析库Pandas、数据挖掘库Scikit-Learn，以及数据可视化库Matplotlib和Seaborn的基本知识，并从数据分析挖掘的实际业务应用出发，讲解了互联网、金融及零售等行业的真实案例，比如客户分群、产品精准营销、房价预测、特征降维等，深入浅出、循序渐进地介绍了Python数据分析的全过程。
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