🎯 دورهی آموزشی بیوانفورماتیک با پایتون 🐍
✨ یادگیری پایتون را با کاربردهای جذاب بیوانفورماتیک شروع کنید! ✨
🔹 چه چیزی یاد میگیرید؟
- تحلیل توالیهای DNA و پروتئین
- کار با دادههای زیستی و فایلهای FASTA/FASTQ
- استفاده از کتابخانههای قدرتمند مانند Biopython
- ساخت ابزارهای سادهی بیوانفورماتیک
🔹 این دوره مناسب چه کسانی است؟
- دانشجویان و پژوهشگران حوزهی زیستشناسی، ژنتیک و بیوانفورماتیک
- علاقهمندان به برنامهنویسی و تحلیل دادههای زیستی
- کسانی که میخواهند وارد بازار کار بیوانفورماتیک شوند
🔹 چرا این دوره؟
- آموزش گامبهگام و پروژهمحور
- تمرکز بر کاربردهای عملی در بیوانفورماتیک
- پشتیبانی و راهنمایی تا انتهای دوره
📅 زمان شروع:
📍 نحوهی برگزاری: حضوری
📍مکان برگزاری: آزمایشگاه تحقیقاتی ژن نابغه
📍برگزار کننده: MARN-BIOINFORMATICS
👨💻مدرس : امیر مجنون
💵 هزینه دوره : ۱.۹۰۰ هزار تومان
📩 لینک ثبتنام : ثبت نام
📥 لینک کانال : BioPy
📥 لینک گروه : BioPyGroup
بیوانفورماتیک را با پایتون بهروز و حرفهای یاد بگیرید! 🚀
#بیوانفورماتیک #پایتون #تحلیل_داده #ژنتیک
✨ یادگیری پایتون را با کاربردهای جذاب بیوانفورماتیک شروع کنید! ✨
🔹 چه چیزی یاد میگیرید؟
- تحلیل توالیهای DNA و پروتئین
- کار با دادههای زیستی و فایلهای FASTA/FASTQ
- استفاده از کتابخانههای قدرتمند مانند Biopython
- ساخت ابزارهای سادهی بیوانفورماتیک
🔹 این دوره مناسب چه کسانی است؟
- دانشجویان و پژوهشگران حوزهی زیستشناسی، ژنتیک و بیوانفورماتیک
- علاقهمندان به برنامهنویسی و تحلیل دادههای زیستی
- کسانی که میخواهند وارد بازار کار بیوانفورماتیک شوند
🔹 چرا این دوره؟
- آموزش گامبهگام و پروژهمحور
- تمرکز بر کاربردهای عملی در بیوانفورماتیک
- پشتیبانی و راهنمایی تا انتهای دوره
📅 زمان شروع:
📍 نحوهی برگزاری: حضوری
📍مکان برگزاری: آزمایشگاه تحقیقاتی ژن نابغه
📍برگزار کننده: MARN-BIOINFORMATICS
👨💻مدرس : امیر مجنون
💵 هزینه دوره : ۱.۹۰۰ هزار تومان
📩 لینک ثبتنام : ثبت نام
📥 لینک کانال : BioPy
📥 لینک گروه : BioPyGroup
بیوانفورماتیک را با پایتون بهروز و حرفهای یاد بگیرید! 🚀
#بیوانفورماتیک #پایتون #تحلیل_داده #ژنتیک
📃 سرفصل های دوره :
آموزش بیوانفورماتیک با استفاده از زبان پایتون
1. معرفی پایتون و کاربردهای آن در بیوانفورماتیک
- مروری بر پایتون و اهمیت آن در بیوانفورماتیک.
- مثالهایی از کاربردهای بیوانفورماتیک: تحلیل توالیها، تجسم دادهها، و یادگیری ماشین در ژنومیک.
2. نصب پایتون و راهاندازی محیطهای توسعه
- نصب پایتون و تنظیم محیطهای توسعه (IDLE، VS Code، Jupyter Notebook).
- معرفی Jupyter Notebook برای گردش کارهای بیوانفورماتیک.
3. عملگرها و عبارات در پایتون
- عملگرهای ریاضی، مقایسهای، منطقی و انتسابی.
- مثالهای عملی: محاسبهی محتوای GC در توالیهای DNA.
4. عملیات روی رشتهها و فرمتبندی متن
- کار با رشتهها: برش، الحاق، و فرمتدهی.
- کاربردها: تجزیهی فایلهای FASTA و استخراج اطلاعات توالی.
5. کنترل جریان برنامه (دستورات شرطی)
- دستورات شرطی:
- شرایط منطقی و شرطهای تو در تو (Nesting).
- کاربردها: فیلتر کردن توالیها بر اساس معیارهای خاص.
6. حلقهها (for و while)
- حلقههای
- کنترل جریان حلقهها:
- کاربردها: پیمایش توالیها و تحلیل چندین توالی.
7. پیمایش در رشتهها، لیستها و محدودهها (range)
- پیمایش در رشتهها، لیستها و محدودهها.
- کاربردها: پردازش چندین توالی یا مجموعهداده.
8. توابع و ماژولها
- تعریف و فراخوانی توابع.
- پارامترها و مقدار بازگشتی (Return Values).
- کاربردها: ایجاد توابع قابل استفاده مجدد برای تحلیل توالیها.
9. ساختمان دادهها
- لیستها، تاپلها، مجموعهها و دیکشنریها.
- کاربردها: ذخیرهسازی و مدیریت دادههای زیستی (مانند توالیها و حاشیهنویسیها).
10. کار با فایلها و مدیریت استثناها (Exception Handling)
- خواندن و نوشتن فایلها:
- مدیریت استثناها: کنترل خطاها در عملیات فایلی.
- کاربردها: خواندن/نوشتن فایلهای FASTA، FASTQ یا CSV.
11. مبانی برنامهنویسی شیگرا (OOP)
- معرفی کلاسها و اشیا.
- ویژگیها و متدها.
- کاربردها: مدلسازی موجودیتهای زیستی (مانند ژنها و پروتئینها).
12. کار با کتابخانهها و APIها
- معرفی کتابخانههای خارجی:
- کار با APIها: دریافت داده از پایگاههای دادهی زیستی (مانند NCBI، UniProt).
13. پروژه عملی و جمعبندی نهایی
- پروژه کوچک: ساخت یک ابزار سادهی بیوانفورماتیک (مانند تحلیلگر توالی یا طراحی پرایمر).
- تکنیکهای دیباگینگ و بهترین روشهای برنامهنویسی.
14. مسیرهای شغلی و گامهای بعدی در یادگیری پایتون برای بیوانفورماتیک
- بررسی فرصتهای شغلی در بیوانفورماتیک.
- منابع برای یادگیری بیشتر: پایتون پیشرفته، یادگیری ماشین، و علم داده.
آموزش بیوانفورماتیک با استفاده از زبان پایتون
1. معرفی پایتون و کاربردهای آن در بیوانفورماتیک
- مروری بر پایتون و اهمیت آن در بیوانفورماتیک.
- مثالهایی از کاربردهای بیوانفورماتیک: تحلیل توالیها، تجسم دادهها، و یادگیری ماشین در ژنومیک.
2. نصب پایتون و راهاندازی محیطهای توسعه
- نصب پایتون و تنظیم محیطهای توسعه (IDLE، VS Code، Jupyter Notebook).
- معرفی Jupyter Notebook برای گردش کارهای بیوانفورماتیک.
3. عملگرها و عبارات در پایتون
- عملگرهای ریاضی، مقایسهای، منطقی و انتسابی.
- مثالهای عملی: محاسبهی محتوای GC در توالیهای DNA.
4. عملیات روی رشتهها و فرمتبندی متن
- کار با رشتهها: برش، الحاق، و فرمتدهی.
- کاربردها: تجزیهی فایلهای FASTA و استخراج اطلاعات توالی.
5. کنترل جریان برنامه (دستورات شرطی)
- دستورات شرطی:
if
، elif
، else
. - شرایط منطقی و شرطهای تو در تو (Nesting).
- کاربردها: فیلتر کردن توالیها بر اساس معیارهای خاص.
6. حلقهها (for و while)
- حلقههای
for
و while
. - کنترل جریان حلقهها:
break
، continue
، pass
. - کاربردها: پیمایش توالیها و تحلیل چندین توالی.
7. پیمایش در رشتهها، لیستها و محدودهها (range)
- پیمایش در رشتهها، لیستها و محدودهها.
- کاربردها: پردازش چندین توالی یا مجموعهداده.
8. توابع و ماژولها
- تعریف و فراخوانی توابع.
- پارامترها و مقدار بازگشتی (Return Values).
- کاربردها: ایجاد توابع قابل استفاده مجدد برای تحلیل توالیها.
9. ساختمان دادهها
- لیستها، تاپلها، مجموعهها و دیکشنریها.
- کاربردها: ذخیرهسازی و مدیریت دادههای زیستی (مانند توالیها و حاشیهنویسیها).
10. کار با فایلها و مدیریت استثناها (Exception Handling)
- خواندن و نوشتن فایلها:
open()
، read()
، write()
. - مدیریت استثناها: کنترل خطاها در عملیات فایلی.
- کاربردها: خواندن/نوشتن فایلهای FASTA، FASTQ یا CSV.
11. مبانی برنامهنویسی شیگرا (OOP)
- معرفی کلاسها و اشیا.
- ویژگیها و متدها.
- کاربردها: مدلسازی موجودیتهای زیستی (مانند ژنها و پروتئینها).
12. کار با کتابخانهها و APIها
- معرفی کتابخانههای خارجی:
Biopython
، requests
، json
، os
. - کار با APIها: دریافت داده از پایگاههای دادهی زیستی (مانند NCBI، UniProt).
13. پروژه عملی و جمعبندی نهایی
- پروژه کوچک: ساخت یک ابزار سادهی بیوانفورماتیک (مانند تحلیلگر توالی یا طراحی پرایمر).
- تکنیکهای دیباگینگ و بهترین روشهای برنامهنویسی.
14. مسیرهای شغلی و گامهای بعدی در یادگیری پایتون برای بیوانفورماتیک
- بررسی فرصتهای شغلی در بیوانفورماتیک.
- منابع برای یادگیری بیشتر: پایتون پیشرفته، یادگیری ماشین، و علم داده.