دوره اسکری‌نویسی پایتون برای علوم شیمی و اطلاعات شیمیایی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اسکری‌نویسی پایتون برای علوم شیمی و اطلاعات شیمیایی

موضوع کلی: علوم داده و محاسبات

موضوع میانی: برنامه‌نویسی علمی و تحلیل داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پایتون برای دانشمندان شیمی
• 2. نصب و راه‌اندازی پایتون و محیط‌های توسعه
• 3. انواع داده‌ها و ساختارهای داده‌ای در پایتون
• 4. عملگرها و عبارات در پایتون
• 5. جریان کنترل در پایتون: شرط‌ها و حلقه‌ها
• 6. توابع در پایتون: تعریف و استفاده
• 7. ماژول‌ها و بسته‌ها در پایتون
• 8. کار با فایل‌ها در پایتون
• 9. مدیریت خطا و استثناها در پایتون
• 10. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی شیءگرا در پایتون
• 11. کلاس‌ها و اشیاء در پایتون
• 12. وراثت و چندریختی در پایتون
• 13. آشنایی با کتابخانه‌های مهم پایتون برای علوم داده
• 14. NumPy: آرایه‌های چندبعدی و محاسبات عددی
• 15. Pandas: ساختارهای داده‌ای برای تحلیل داده
• 16. Matplotlib: ترسیم نمودار و تجسم داده
• 17. Scikit-learn: یادگیری ماشین و مدل‌سازی
• 18. خواندن و نوشتن فایل‌های شیمیایی (SMILES, SDF, MOL)
• 19. تبدیل فرمت‌های شیمیایی با استفاده از پایتون
• 20. مقدمه‌ای بر شیمی محاسباتی و مدل‌سازی مولکولی
• 21. محاسبه دسکریپتورهای مولکولی با پایتون
• 22. تحلیل داده‌های طیف‌سنجی با پایتون
• 23. پیش‌بینی خواص فیزیکی و شیمیایی با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین
• 24. ایجاد پایگاه داده مولکولی با پایتون
• 25. جستجو و بازیابی اطلاعات مولکولی از پایگاه داده
• 26. مقدمه‌ای بر شیمی اطلاعاتی و اینفورماتیک شیمی
• 27. تحلیل شبکه‌های مولکولی با پایتون
• 28. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی در شیمی
• 29. خوشه‌بندی مولکولی با استفاده از الگوریتم‌های پایتون
• 30. شناسایی الگوهای ساختاری در داده‌های شیمیایی
• 31. توسعه ابزارهای وب برای دسترسی به پایگاه داده‌های شیمی
• 32. استفاده از Flask یا Django برای ایجاد رابط کاربری
• 33. اتوماسیون وظایف تکراری در شیمی با پایتون
• 34. اسکریپت‌نویسی برای پردازش دسته‌ای فایل‌های شیمیایی
• 35. ادغام پایتون با سایر ابزارهای شیمی
• 36. بهینه‌سازی کد پایتون برای سرعت و کارایی
• 37. تست و اشکال‌زدایی کد پایتون
• 38. مستندسازی کد پایتون
• 39. کنترل نسخه با Git و GitHub
• 40. مقدمه‌ای بر محاسبات ابری و پایتون
• 41. استفاده از پایتون برای دسترسی به APIهای شیمی
• 42. تحلیل تصاویر میکروسکوپی با پایتون
• 43. پردازش سیگنال‌های شیمیایی با پایتون
• 44. مدل‌سازی و شبیه‌سازی فرآیندهای شیمیایی با پایتون
• 45. تحلیل داده‌های ژنومیک و پروتئومیک با پایتون (در ارتباط با شیمی)
• 46. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در شیمی
• 47. شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی خواص مولکولی
• 48. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی واکنش‌های شیمیایی
• 49. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP) و شیمی
• 50. استخراج اطلاعات از مقالات علمی شیمی با استفاده از NLP
• 51. تحلیل احساسات در متون شیمیایی با استفاده از NLP
• 52. آشنایی با کتابخانه‌های تخصصی شیمی (RDKit)
• 53. کار با ساختارهای مولکولی در RDKit
• 54. محاسبه اثر انگشت مولکولی (Molecular Fingerprints)
• 55. جستجوی تشابه مولکولی با استفاده از RDKit
• 56. توسعه ابزارهای سفارشی برای شیمی اطلاعاتی با RDKit
• 57. بهینه‌سازی ساختار مولکولی با الگوریتم‌های RDKit
• 58. تحلیل روابط ساختار-فعالیت (SAR) با استفاده از RDKit
• 59. تکنیک‌های تجسم داده‌های شیمیایی پیشرفته
• 60. ایجاد نمودارهای تعاملی با استفاده از Bokeh یا Plotly
• 61. استفاده از کتابخانه‌های جاوااسکریپت در پایتون برای تجسم داده‌ها
• 62. کار با داده‌های بزرگ شیمیایی
• 63. استفاده از Apache Spark با پایتون برای پردازش داده‌های بزرگ
• 64. بهینه‌سازی کد پایتون برای داده‌های بزرگ
• 65. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و شیمی
• 66. استفاده از TensorFlow یا PyTorch برای مدل‌سازی مولکولی
• 67. پیش‌بینی ساختار سه بعدی مولکول‌ها با استفاده از یادگیری عمیق
• 68. تولید مولکول‌های جدید با استفاده از مدل‌های مولد