کتاب اسکری‌نویسی پایتون برای علوم شیمی و اطلاعات شیمیایی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.