هدف دوره

هدف این دوره، آموزش جامع زبان برنامه‌نویسی پایتون از سطح مبتدی تا کاربردی با تمرکز ویژه بر داده‌های پزشکی و بیوانفورماتیک است. در این دوره، شما از مفاهیم پایه‌ای برنامه‌نویسی شروع کرده و به تدریج با ابزارهای پیشرفته‌تر ذخیره‌سازی و تحلیل داده‌ها آشنا خواهید شد. این دوره شامل سه بخش آموزشی و یک بخش پروژه‌محور است.

ساختار دوره

• مدت زمان: ۳۲ ساعت (۱۱ جلسه اصلی، هر جلسه ۲ ساعت + ۸ جلسه کلاس حل تمرین، هر جلسه ۱ ساعت + ارائه و بررسی پروژه)
• روز و ساعت برگزاری کلاس‌ها: پنج‌شنبه‌ها و جمعه‌ها – ساعت ۱۱ الی ۱۳
• شروع دوره: ۱۰ آبان
• نوع دوره: آنلاین، عملی

سرفصل‌های دوره و برنامه جلسات تدریس

بخش اول: پایتون مقدماتی (۴ جلسه تدریس + ۳ کلاس حل تمرین)

جلسه ۱: مقدمه‌ای بر پایتون و اصول اولیه برنامه‌نویسی

هدف: آشنایی با اصول اولیه برنامه‌نویسی و مفاهیم پایه‌ای پایتون.

مباحث:

• آموزش فلوچارت و الگوریتم مقدماتی و چرایی نیاز به برنامه نویسی
• بررسی زبان‌های مختلف برنامه‌نویسی
• نصب پایتون و آشنایی با محیط برنامه‌نویسی
• متغیرها، انواع داده‌ها و عملیات‌های پایه

جلسه ۲: دستورات شرطی و حلقه‌ها

هدف: یادگیری مدیریت جریان‌های برنامه برای پردازش داده‌های تکراری و شرطی.

مباحث:

• دستورات شرطی (if/else)
• حلقه‌ها (while و for)
• استفاده از لیست‌ها و پردازش ساده داده‌ها
• مفاهیم مربوط به تکرار و اجرای دستورات شرطی

جلسه ۳: توابع و کار با فایل‌ها

هدف: تسلط بر تعریف توابع برای جلوگیری از تکرار کد و کار با فایل‌های متنی برای مدیریت داده‌ها.

مباحث:

• تعریف و استفاده از توابع
• خواندن و نوشتن فایل‌ها

جلسه ۴: شی‌گرایی در پایتون

هدف: درک مفاهیم شی‌گرایی و پیاده‌سازی برنامه‌های پیچیده‌تر با استفاده از کلاس‌ها و اشیا.

مباحث:

• اصول برنامه‌نویسی شی‌گرا (OOP)
• کلاس‌ها و اشیا

بخش دوم: کتابخانه‌های پرکاربرد (۲ جلسه تدریس + ۱ کلاس حل تمرین)

جلسه ۵: کتابخانه NumPy

هدف: آشنایی با محاسبات عددی و استفاده از آرایه‌های چند بعدی برای پردازش داده‌ها.

مباحث:

• کار با آرایه‌ها و ماتریس‌ها
• عملیات‌های عددی و ماتریسی

جلسه ۶: کتابخانه Pandas

هدف: مدیریت و تحلیل داده‌های جدولی و ساختارهای پیشرفته داده‌ها.

مباحث:

• کار با DataFrame و داده‌های جدولی
• فیلتر، مرتب‌سازی و تحلیل داده‌ها

بخش سوم: کاربرد پایتون در پردازش داده‌های پزشکی و بیوانفورماتیک (۴ جلسه تدریس + ۴ کلاس حل تمرین)

جلسه ۷: مقدمه‌ای بر کاربردهای پایتون در پردازش داده‌های پزشکی و بیوانفورماتیک

هدف: آشنایی با حوزه بیوانفورماتیک و نقش پایتون در تحلیل داده‌های پزشکی و زیستی.

مباحث:

• معرفی بیوانفورماتیک و کاربردهای پایتون در پزشکی

جلسه ۸: خواندن، مصورسازی و تحلیل تصاویر پزشکی (MRI و CT)

هدف: یادگیری تکنیک‌های پردازش و تحلیل تصاویر پزشکی برای بررسی بیماری‌ها.

مباحث:

• پردازش و تحلیل تصاویر پزشکی
• مصورسازی داده‌های تصویری

جلسه ۹: خواندن، مصورسازی و تحلیل داده‌های سیگنالی پزشکی (EEG و ECG)

هدف: یادگیری تحلیل داده‌های سیگنالی پزشکی برای تشخیص بیماری‌ها.

مباحث:

• پردازش داده‌های سیگنالی پزشکی
• مصورسازی داده‌های سیگنال‌های حیاتی

جلسه ۱۰: کار با داده‌های بیوانفورماتیکی (توالی‌های ژنتیکی)

هدف: تسلط بر پردازش داده‌های بیوانفورماتیک و استخراج اطلاعات ژنتیکی.

مباحث:

• پردازش داده‌های ژنتیکی
• تحلیل توالی‌های DNA و پروتئین

بخش چهارم: پروژه نهایی (۱ جلسه تدریس + ارائه پروژه + بررسی پروژه)

جلسه ۱۱: جمع‌بندی و پروژه نهایی

هدف: پیاده‌سازی یک پروژه عملی در حوزه تحلیل داده‌های زیستی و پزشکی.

مباحث:

• اجرای پروژه نهایی با استفاده از مفاهیم آموخته‌شده

روش آموزشی دوره

• تمرینات عملی: هر جلسه شامل تمرینات عملی برای درک بهتر مفاهیم است.
• کلاس حل تمرین: کلاس‌های حل تمرین برای اطمینان از درک کامل مطالب برگزار می‌شود.
• پروژه نهایی: پروژه‌ای جامع برای به‌کارگیری توانایی‌های شما در یک مسئله واقعی بیوانفورماتیکی.
• پشتیبانی آنلاین: در طول دوره، دسترسی به پشتیبانی آنلاین برای کمک به یادگیری بدون نگرانی.

چرا این دوره برای شما مناسب است؟

• بدون نیاز به دانش قبلی: این دوره از پایه شروع می‌کند و نیازی به آشنایی قبلی با پایتون یا بیوانفورماتیک ندارید.
• کاربردهای واقعی و ملموس: با حضور پزشک متخصص، کاربردهای عملی بیوانفورماتیک در پزشکی به‌شکلی ساده توضیح داده شده.
  

  نقشه راه

  این دوره بر اساس نقشه راه جامع یادگیری پایتون در پردازش داده‌های پزشکی و بیوانفورماتیک، که به‌صورت تخصصی توسط تیم نورای لاجیک طراحی شده است، ارائه می‌شود. این نقشه راه شما را از مبانی برنامه‌نویسی پایتون تا کاربردهای پیشرفته آن در تحلیل داده‌های زیستی و پزشکی هدایت می‌کند.

  از آشنایی با اصول پایه پایتون و کار با کتابخانه‌های مهم (مانند NumPy و Pandas) گرفته تا پردازش داده‌های پیچیده مانند تصاویر پزشکی، سیگنال‌های زیستی و داده‌های ژنتیکی، این دوره به شما تمامی مهارت‌های لازم را به‌صورت مرحله‌به‌مرحله آموزش می‌دهد و در انتها با اجرای یک پروژه واقعی در این حوزه، تسلط شما را به نمایش می‌گذارد.

  

  ---

  ارتباط با مدرسین دوره