اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی طراحی و پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های داده ابری برای تحلیل ژنومیک

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های داده ابری برای تحلیل ژنومیک

موضوع کلی: علوم داده و پردازش اطلاعات

موضوع میانی: پردازش داده‌های بزرگ در علوم زیستی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر علوم داده و پردازش اطلاعات
• 2. مبانی پایپ‌لاین‌های داده
• 3. اصول طراحی پایپ‌لاین‌های داده
• 4. معماری پایپ‌لاین‌های داده ابری
• 5. مفاهیم کلیدی پردازش ابری
• 6. خدمات ابری برای ذخیره‌سازی داده
• 7. مدیریت داده در محیط ابری
• 8. امنیت داده در پایپ‌لاین‌های ابری
• 9. ملاحظات حریم خصوصی داده‌ها
• 10. مروری بر داده‌های ژنومیک
• 11. ساختار داده‌های ژنومیک
• 12. استانداردهای فرمت فایل‌های ژنومیک
• 13. چالش‌های پردازش داده‌های ژنومیک
• 14. نیاز به پایپ‌لاین‌های کارآمد
• 15. مقدمه‌ای بر ابزارهای پردازش ژنومیک
• 16. ابزارهای خط فرمان برای ژنومیک
• 17. پایپ‌لاین‌های خودکار در ژنومیک
• 18. اصول ETL در داده‌های ژنومیک
• 19. استخراج، تبدیل و بارگذاری داده
• 20. روش‌های پاکسازی داده‌های ژنومیک
• 21. اعتبارسنجی کیفیت داده‌های ژنومیک
• 22. نمونه‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های ژنومیک
• 23. مقدمه‌ای بر تحلیل آماری داده‌های ژنومیک
• 24. آزمون‌های آماری پایه در ژنومیک
• 25. مفاهیم پایپ‌لاین‌های پردازش داده‌های حجیم
• 26. معماری‌های توزیع‌شده برای پردازش داده
• 27. فریم‌ورک‌های پردازش داده توزیع‌شده
• 28. Apache Spark برای پردازش داده
• 29. مفاهیم Spark Core
• 30. Spark SQL برای تحلیل داده
• 31. Spark Streaming برای داده‌های زنده
• 32. Spark MLlib برای یادگیری ماشین
• 33. کاربرد Spark در تحلیل ژنومیک
• 34. انتخاب فریم‌ورک مناسب پردازش داده
• 35. مزایا و معایب فریم‌ورک‌های مختلف
• 36. مقدمه‌ای بر سرویس‌های ابری AWS
• 37. سرویس S3 برای ذخیره‌سازی اشیاء
• 38. سرویس EC2 برای محاسبات ابری
• 39. سرویس EMR برای پردازش داده‌های حجیم
• 40. سرویس Lambda برای توابع بدون سرور
• 41. سرویس Glue برای ETL خودکار
• 42. کاربرد AWS در پایپ‌لاین‌های ژنومیک
• 43. مقدمه‌ای بر سرویس‌های ابری Azure
• 44. سرویس Blob Storage برای ذخیره‌سازی
• 45. سرویس Virtual Machines برای محاسبات
• 46. سرویس HDInsight برای پردازش داده‌های حجیم
• 47. سرویس Azure Functions برای توابع بدون سرور
• 48. سرویس Data Factory برای ETL
• 49. کاربرد Azure در پایپ‌لاین‌های ژنومیک
• 50. مقدمه‌ای بر سرویس‌های ابری GCP
• 51. سرویس Cloud Storage برای ذخیره‌سازی
• 52. سرویس Compute Engine برای محاسبات
• 53. سرویس Dataproc برای پردازش داده‌های حجیم
• 54. سرویس Cloud Functions برای توابع بدون سرور
• 55. سرویس Dataflow برای پردازش جریانی
• 56. کاربرد GCP در پایپ‌لاین‌های ژنومیک
• 57. طراحی پایپ‌لاین‌های داده برای توالی‌یابی ژنوم
• 58. مراحل پردازش داده‌های توالی‌یابی نسل جدید (NGS)
• 59. هم‌ترازی توالی‌ها به ژنوم مرجع
• 60. شناسایی واریانت‌ها
• 61. فیلتر کردن و اعتبارسنجی واریانت‌ها
• 62. تحلیل داده‌های بیان ژن
• 63. پردازش داده‌های RNA-Seq
• 64. تجمیع و نرمال‌سازی داده‌های بیان ژن
• 65. تحلیل افتراق بیان ژن
• 66. تفسیر نتایج بیان ژن
• 67. کاربرد پایپ‌لاین‌های ابری در مطالعات جمعیت ژنومیک
• 68. پردازش داده‌های Large-scale Genome-Wide Association Studies (GWAS)
• 69. ابزارهای نرم‌افزاری استاندارد در ژنومیک
• 70. کنترل کیفیت داده‌های توالی‌یابی
• 71. ابزارهای هم‌ترازی توالی (مانند BWA, STAR)
• 72. ابزارهای شناسایی واریانت (مانند GATK, Samtools)
• 73. ابزارهای تحلیل آماری ژنومیک
• 74. روش‌های بصری‌سازی داده‌های ژنومیک
• 75. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در ژنومیک
• 76. مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی بیماری
• 77. استفاده از پایپ‌لاین‌های ابری برای آموزش مدل‌ها
• 78. بهینه‌سازی پایپ‌لاین‌های داده برای کارایی
• 79. مقیاس‌پذیری پایپ‌لاین‌های داده
• 80. کاهش هزینه‌های پردازش ابری
• 81. مانیتورینگ و ثبت وقایع پایپ‌لاین
• 82. مدیریت خطا و بازیابی در پایپ‌لاین‌ها
• 83. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های داده با Workflow Orchestration Tools
• 84. Apache Airflow برای مدیریت جریان کار
• 85. Kubernetes برای ارکستراسیون کانتینرها
• 86. Docker برای کانتینرسازی برنامه‌ها
• 87. تست و اعتبارسنجی پایپ‌لاین‌های داده
• 88. مستندسازی پایپ‌لاین‌های داده
• 89. اخلاق و مسئولیت در کار با داده‌های ژنومیک
• 90. دسترسی به داده‌های ژنومیک و اشتراک‌گذاری
• 91. نکات پایانی در طراحی و پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های داده
• 92. آیندهٔ پایپ‌لاین‌های داده در علوم زیستی