اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی کاربرد پایتون در تحلیل داده‌های آزمایشگاهی و پردازش سیگنال

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد پایتون در تحلیل داده‌های آزمایشگاهی و پردازش سیگنال

موضوع کلی: اتوماسیون با پایتون

موضوع میانی: اتوماسیون در حوزه تحقیق و توسعه (R&D)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر پایتون و کاربردهای آن
• 2. نصب و پیکربندی محیط توسعه پایتون
• 3. آشنایی با مفاهیم پایه برنامه نویسی پایتون
• 4. ساختار داده ها در پایتون: لیست ها، تاپل ها، دیکشنری ها
• 5. کار با رشته ها و عملیات بر روی آنها
• 6. مقدمه ای بر کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
• 7. عملیات برداری و آرایه ای در NumPy
• 8. توابع ریاضی و آماری در NumPy
• 9. مقدمه ای بر کتابخانه Pandas برای تحلیل داده
• 10. ساختار داده DataFrame در Pandas
• 11. خواندن و نوشتن داده ها از فایل های مختلف (CSV, Excel)
• 12. پاکسازی و پیش پردازش داده ها در Pandas
• 13. فیلترینگ، انتخاب و مرتب سازی داده ها
• 14. تجمع و گروه بندی داده ها
• 15. پیوستن و ادغام DataFrame ها
• 16. مقدمه ای بر کتابخانه Matplotlib برای رسم نمودار
• 17. انواع نمودارها: خطی، میله ای، پراکندگی
• 18. تنظیمات پیشرفته نمودارها
• 19. مقدمه ای بر کتابخانه Seaborn برای تجسم داده ها
• 20. نمودارهای آماری پیشرفته در Seaborn
• 21. رسم هیستوگرام و نمودار چگالی
• 22. رسم جعبه نمودار (Box Plot) و ویولن پلات (Violin Plot)
• 23. رسم نقشه حرارتی (Heatmap)
• 24. کار با داده های سری زمانی
• 25. انجام عملیات آماری بر روی داده ها
• 26. محاسبه معیارهای توصیفی (میانگین، واریانس، انحراف معیار)
• 27. آزمون های فرض آماری مقدماتی
• 28. مقدمه ای بر پردازش سیگنال
• 29. انواع سیگنال ها: پیوسته، گسسته، آنالوگ، دیجیتال
• 30. نمونه برداری و بازسازی سیگنال
• 31. تبدیل فوریه گسسته (DFT)
• 32. تبدیل فوریه سریع (FFT)
• 33. تحلیل طیفی سیگنال ها
• 34. فیلتر کردن سیگنال ها: آنالوگ و دیجیتال
• 35. فیلترهای پایین گذر (Low-pass)
• 36. فیلترهای بالا گذر (High-pass)
• 37. فیلترهای میان گذر (Band-pass)
• 38. فیلترهای میان ناگذر (Band-stop)
• 39. طراحی فیلترهای FIR
• 40. طراحی فیلترهای IIR
• 41. کاربرد پایتون در تحلیل داده های آزمایشگاهی
• 42. وارد کردن داده های تجهیزات آزمایشگاهی
• 43. پاکسازی داده های آلوده
• 44. رفع نویز از داده های آزمایشگاهی
• 45. هموارسازی داده های آزمایشگاهی
• 46. شناسایی الگوها در داده های آزمایشگاهی
• 47. مدل سازی داده های آزمایشگاهی
• 48. پیش بینی نتایج آزمایشگاهی
• 49. تشخیص ناهنجاری در داده های آزمایشگاهی
• 50. مقایسه نتایج آزمایش های مختلف
• 51. رسم نمودارهای مقایسه ای
• 52. خودکارسازی گزارش نویسی از نتایج آزمایشگاهی
• 53. کاربرد پایتون در پردازش سیگنال های آزمایشگاهی
• 54. دریافت سیگنال از سنسورها
• 55. نمایش و بصری سازی سیگنال های سنسور
• 56. تحلیل دامنه سیگنال ها
• 57. تحلیل فرکانس سیگنال ها
• 58. استخراج ویژگی از سیگنال های آزمایشگاهی
• 59. تشخیص رویدادها در سیگنال ها
• 60. طبقه بندی سیگنال ها
• 61. تشخیص نویز در سیگنال های biomedical
• 62. فیلتر کردن سیگنال های ECG
• 63. فیلتر کردن سیگنال های EEG
• 64. تحلیل سیگنال های صوتی آزمایشگاهی
• 65. تحلیل سیگنال های تصویری آزمایشگاهی
• 66. تشخیص اشیاء در تصاویر آزمایشگاهی
• 67. پردازش تصاویر میکروسکوپی
• 68. اندازه گیری ویژگی ها در تصاویر
• 69. مدل سازی ریاضی سیگنال های فیزیکی
• 70. شبیه سازی رفتار سیستم های فیزیکی
• 71. تحلیل حساسیت پارامترها
• 72. کار با کتابخانه SciPy
• 73. توابع علمی و مهندسی در SciPy
• 74. بهینه سازی در SciPy
• 75. تجزیه و تحلیل آماری پیشرفته در SciPy
• 76. کار با داده های سه بعدی
• 77. مصورسازی داده های سه بعدی
• 78. کار با داده های حجمی (Volume Data)
• 79. کاربرد پایتون در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 80. مقدمه ای بر یادگیری ماشین
• 81. الگوریتم های یادگیری نظارت شده
• 82. الگوریتم های یادگیری بدون نظارت
• 83. ارزیابی مدل های یادگیری ماشین
• 84. کار با کتابخانه Scikit-learn
• 85. پیاده سازی مدل های رگرسیون
• 86. پیاده سازی مدل های طبقه بندی
• 87. پیاده سازی الگوریتم های خوشه بندی
• 88. کاهش ابعاد داده ها
• 89. کار با داده های بزرگ (Big Data)
• 90. مقدمه ای بر شبکه های عصبی
• 91. مقدمه ای بر یادگیری عمیق
• 92. کاربرد پایتون در رباتیک
• 93. کنترل ربات ها با پایتون
• 94. پردازش سیگنال های حسگر ربات
• 95. بینایی ماشین در رباتیک
• 96. مسیریابی ربات ها
• 97. کاربرد پایتون در علم داده پیشرفته
• 98. تکنیک های پیشرفته بصری سازی
• 99. تحلیل داده های بزرگ با Spark (Pyspark)
• 100. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی