دوره بصری‌سازی داده‌های زیست‌شناسی و پزشکی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بصری‌سازی داده‌های زیست‌شناسی و پزشکی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: بصری‌سازی داده (Data Visualization)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر بصری‌سازی داده در علوم زیستی
• 2. اهمیت و کاربرد بصری‌سازی داده در پزشکی مدرن
• 3. تاریخچه بصری‌سازی داده‌های بیولوژیکی
• 4. انواع داده‌های زیستی و پزشکی (Genomic, Proteomic, Clinical)
• 5. آشنایی با ابزارهای رایج بصری‌سازی
• 6. اصول طراحی گرافیک و درک بصری
• 7. آماده‌سازی محیط برنامه‌نویسی (Python, Jupyter, Anaconda)
• 8. مقدمه‌ای بر پایتون: متغیرها و انواع داده
• 9. ساختارهای کنترلی در پایتون: شرط‌ها و حلقه‌ها
• 10. توابع و ماژول‌ها در پایتون
• 11. مقدمه‌ای بر کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
• 12. کار با آرایه‌های NumPy در داده‌های زیستی
• 13. مقدمه‌ای بر کتابخانه Pandas برای تحلیل داده
• 14. ساختارهای داده در Pandas: Series و DataFrame
• 15. خواندن و نوشتن فایل‌های داده (CSV, Excel, TSV)
• 16. پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها (Data Cleaning)
• 17. مدیریت داده‌های گمشده (Missing Data)
• 18. فیلتر کردن و انتخاب داده‌ها با Pandas
• 19. گروه‌بندی و تجمیع داده‌ها (Grouping and Aggregation)
• 20. ادغام و ترکیب دیتافریم‌ها (Merging and Joining)
• 21. مقدمه‌ای بر کتابخانه Matplotlib
• 22. معماری Matplotlib: Figure, Axes, Artist
• 23. ایجاد اولین نمودار: نمودار خطی (Line Plot)
• 24. ترسیم نمودارهای پراکندگی (Scatter Plots)
• 25. ترسیم نمودارهای میله‌ای (Bar Charts)
• 26. ترسیم هیستوگرام و نمودار چگالی (Histograms and Density Plots)
• 27. شخصی‌سازی نمودارها: عنوان، برچسب‌ها و راهنما (Labels and Legends)
• 28. تنظیم رنگ‌ها، سبک خطوط و نشانگرها
• 29. کار با زیرنمودارها (Subplots)
• 30. ذخیره نمودارها با کیفیت بالا برای مقالات
• 31. مقدمه‌ای بر کتابخانه Seaborn برای نمودارهای آماری
• 32. تفاوت‌های Seaborn و Matplotlib
• 33. نمودارهای توزیع: Box Plot و Violin Plot
• 34. نمودارهای توزیع: Swarm Plot و Strip Plot
• 35. بصری‌سازی روابط آماری با relplot
• 36. بصری‌سازی داده‌های دسته‌بندی شده با catplot
• 37. رسم ماتریس‌های پراکندگی (Pair Plots)
• 38. ترسیم نقشه‌های حرارتی (Heatmaps)
• 39. شخصی‌سازی ظاهر نمودارها با Seaborn
• 40. انتخاب پالت‌های رنگی مناسب و دوستدار کوررنگی
• 41. اصول انتخاب نمودار مناسب برای هر نوع داده
• 42. روایت‌گری با داده (Data Storytelling)
• 43. جلوگیری از تفسیرهای نادرست و نمودارهای گمراه‌کننده
• 44. مقدمه‌ای بر داده‌های ژنومیک و ترانسکریپتومیک
• 45. بصری‌سازی توالی DNA و ژنوم
• 46. ترسیم نمودارهای ایدئوگرام کروموزومی
• 47. بصری‌سازی واریانت‌های ژنتیکی (VCF)
• 48. آشنایی با نمودارهای Circos برای نمایش روابط ژنومی
• 49. تحلیل و بصری‌سازی داده‌های بیان ژن (RNA-Seq)
• 50. کنترل کیفیت داده‌های RNA-Seq با نمودارها
• 51. ترسیم نمودار آتشفشانی (Volcano Plot) برای شناسایی ژن‌های افتراقی
• 52. ترسیم نمودار MA برای تحلیل بیان ژن
• 53. کاربرد نقشه‌های حرارتی (Heatmaps) در نمایش بیان ژن
• 54. خوشه‌بندی سلسله مراتبی در نقشه‌های حرارتی
• 55. بصری‌سازی پروفایل بیان ژن در شرایط مختلف
• 56. بصری‌سازی مسیرهای بیولوژیکی (Pathway Visualization)
• 57. مقدمه‌ای بر داده‌های پروتئومیکس و متابولومیکس
• 58. بصری‌سازی داده‌های طیف‌سنجی جرمی
• 59. بصری‌سازی ساختارهای پروتئینی سه‌بعدی
• 60. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های NGLview و PyMOL
• 61. بصری‌سازی شبکه‌های تعامل پروتئین-پروتئین (PPI Networks)
• 62. مقدمه‌ای بر داده‌های فیلوژنتیک
• 63. ترسیم و تفسیر درخت‌های فیلوژنتیک (Dendrograms)
• 64. حاشیه‌نویسی و رنگ‌آمیزی درخت‌های فیلوژنتیک
• 65. مقدمه‌ای بر داده‌های بالینی و اپیدمیولوژی
• 66. بصری‌سازی داده‌های جمعیت‌شناختی بیماران
• 67. تحلیل بقا و رسم نمودارهای کاپلان-مایر (Kaplan-Meier Plots)
• 68. ترسیم منحنی ROC برای ارزیابی مدل‌های تشخیصی
• 69. بصری‌سازی داده‌های مربوط به کارآزمایی‌های بالینی
• 70. نقشه‌های جغرافیایی برای ردیابی شیوع بیماری‌ها
• 71. مقدمه‌ای بر داده‌های تصویربرداری پزشکی (MRI, CT Scan)
• 72. اصول اولیه بصری‌سازی تصاویر پزشکی با پایتون
• 73. نمایش ناحیه‌های مورد علاقه (ROI) روی تصاویر پزشکی
• 74. مقدمه‌ای بر بصری‌سازی تعاملی (Interactive Visualization)
• 75. آشنایی با کتابخانه Plotly
• 76. ایجاد نمودارهای تعاملی پایه با Plotly Express
• 77. نمودارهای پراکندگی و خطی تعاملی
• 78. نمودارهای میله‌ای و جعبه‌ای تعاملی
• 79. نقشه‌های حرارتی و نمودارهای سه‌بعدی تعاملی
• 80. ایجاد داشبوردهای ساده با Plotly Dash
• 81. مقدمه‌ای بر کتابخانه Altair
• 82. گرامر گرافیک (Grammar of Graphics)
• 83. ساخت نمودارهای تعاملی با Altair
• 84. مقدمه‌ای بر کتابخانه Bokeh
• 85. بصری‌سازی داده‌های میکروبیولوژی و متاژنومیکس
• 86. ترسیم نمودارهای فراوانی تاکسونومیک (Taxonomic Abundance)
• 87. بصری‌سازی معیارهای آلفا و بتا دیورسیتی
• 88. ساخت داشبوردهای مدیریتی برای داده‌های پزشکی
• 89. مطالعه موردی ۱: بصری‌سازی یک مجموعه داده از پروژه اطلس ژنوم سرطان (TCGA)
• 90. مطالعه موردی ۲: تحلیل و بصری‌سازی شیوع یک بیماری عفونی
• 91. مطالعه موردی ۳: بصری‌سازی نتایج یک مطالعه دارویی
• 92. اصول اخلاقی در بصری‌سازی داده‌های پزشکی و حریم خصوصی بیمار
• 93. آماده‌سازی نمودارها برای چاپ در مجلات علمی
• 94. بهترین شیوه‌ها برای ارائه نتایج بصری در کنفرانس‌ها
• 95. روندها و آینده بصری‌سازی داده در علوم زیستی
• 96. پروژه نهایی: تعریف، اجرا و ارائه یک پروژه بصری‌سازی کامل
• 97. **بصری‌سازی داده‌های حجیم و تکنیک‌های کاهش ابعاد (PCA, t-SNE, UMAP)**
• 98. **بصری‌سازی تعاملی و داشبوردهای تحت وب (Shiny, Dash, Plotly)**
• 99. **بصری‌سازی شبکه‌های بیولوژیکی و مسیرهای متابولیکی**
• 100. **ارزیابی و تفسیر صحت بصری‌سازی و ملاحظات اخلاقی در ارائه داده‌ها**