اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی اتوماسیون جمعآوری دادههای آزمایشگاهی با پایتون و کتابخانههای تخصصی
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره اتوماسیون جمعآوری دادههای آزمایشگاهی با پایتون و کتابخانههای تخصصی
موضوع کلی: اتوماسیون با پایتون
موضوع میانی: اتوماسیون در حوزه جمعآوری دادههای علمی
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمه بر اتوماسیون آزمایشگاهی
- 2. چرا اتوماسیون دادههای آزمایشگاهی؟
- 3. پایتون: انتخاب زبان برنامهنویسی
- 4. نصب پایتون و محیط توسعه
- 5. مفاهیم پایه پایتون برای اتوماسیون
- 6. انواع دادهها و ساختارهای پایتون
- 7. دستورات شرطی و حلقهها در پایتون
- 8. توابع و ماژولها در پایتون
- 9. مدیریت خطا و استثناها
- 10. مقدمه بر کتابخانههای تخصصی پایتون
- 11. کتابخانه Pandas: ستون فقرات تجزیه و تحلیل داده
- 12. نصب Pandas
- 13. ساختار داده DataFrame در Pandas
- 14. بارگذاری دادهها از فایلهای مختلف (CSV, Excel, SQL)
- 15. فیلتر کردن و انتخاب دادهها
- 16. مرتبسازی و گروهبندی دادهها
- 17. ادغام و پیوستن DataFrames
- 18. عملیات آماری پایه با Pandas
- 19. پاکسازی و پیشپردازش دادهها
- 20. کار با دادههای از دست رفته (Missing Data)
- 21. کتابخانه NumPy: محاسبات عددی پیشرفته
- 22. نصب NumPy
- 23. آرایهها در NumPy
- 24. عملیات برداری (Vectorized Operations)
- 25. توابع ریاضی و آماری NumPy
- 26. عملیات شکلدهی (Reshaping) آرایهها
- 27. مقدمه بر تعامل با تجهیزات آزمایشگاهی
- 28. انواع پروتکلهای ارتباطی (Serial, USB, TCP/IP)
- 29. کتابخانه PySerial برای ارتباط سریال
- 30. پیکربندی پورت سریال
- 31. ارسال و دریافت داده از دستگاهها
- 32. مدیریت باود ریت و پارامترهای سریال
- 33. کتابخانه PyVISA برای ارتباط با ابزارهای GPIB و VXI
- 34. نصب PyVISA
- 35. شناسایی دستگاههای متصل
- 36. ارسال دستورات به ابزارها
- 37. خواندن نتایج از ابزارها
- 38. مدیریت و بستن اتصالات
- 39. مقدمه بر خواندن داده از فایلهای متنی ساده
- 40. تجزیه فایلهای متنی با توابع پایتون
- 41. استفاده از Regular Expressions (Regex)
- 42. استخراج اطلاعات کلیدی از گزارشهای متنی
- 43. کار با فایلهای لاگ آزمایشگاهی
- 44. مقدمه بر خواندن داده از فرمتهای فایل تخصصی
- 45. فرمت فایلهای ABIF (Sequencing Data)
- 46. کتابخانه BioPython برای تحلیل دادههای زیستی
- 47. خواندن و پردازش دادههای FASTA و FASTQ
- 48. مقدمه بر خواندن داده از پایگاههای داده
- 49. اتصال به پایگاه دادههای SQLite
- 50. اجرای کوئریهای SQL با Python
- 51. کتابخانه SQLAlchemy برای ORM
- 52. اتصال به پایگاه دادههای MySQL و PostgreSQL
- 53. مقدمه بر جمعآوری داده از APIها
- 54. مفاهیم اولیه REST API
- 55. استفاده از کتابخانه Requests
- 56. ارسال درخواستهای GET و POST
- 57. پردازش پاسخهای JSON
- 58. کتابخانه Plotly و Matplotlib برای مصورسازی دادهها
- 59. نصب Plotly و Matplotlib
- 60. رسم نمودارهای خطی و پراکندگی
- 61. نمودارهای میلهای و هیستوگرام
- 62. تنظیمات ظاهری نمودارها
- 63. ذخیره نمودارها در فایل
- 64. مقدمه بر طراحی فلوچارت اتوماسیون
- 65. شناسایی نقاط قابل اتوماسیون در فرآیند آزمایش
- 66. طراحی منطق برنامه
- 67. مراحل جمعآوری داده
- 68. مراحل پردازش اولیه داده
- 69. مراحل ذخیرهسازی داده
- 70. مدیریت خروجیها و گزارشدهی
- 71. مقدمه بر ساخت رباتهای نرمافزاری (Bots)
- 72. مفهوم RPA (Robotic Process Automation)
- 73. کتابخانه Selenium برای اتوماسیون مرورگرهای وب
- 74. نصب Selenium
- 75. شناسایی عناصر صفحه وب
- 76. تعبیه داده در فرمهای وب
- 77. کلیک کردن و ناوبری در وبسایتها
- 78. استفاده از Selenide برای اتوماسیون سادهتر
- 79. مقدمه بر جمعآوری داده از سنسورها (در صورت امکان)
- 80. ارتباط با سنسورهای متصل به میکروکنترلرها (ESP32, Arduino)
- 81. استفاده از پروتکل MQTT
- 82. کتابخانه Paho-MQTT برای کار با MQTT
- 83. اشتراک در تاپیکها و دریافت پیامها
- 84. مقدمه بر اعتبارسنجی دادههای جمعآوری شده
- 85. چک کردن صحت فرمت دادهها
- 86. بررسی محدودههای مجاز مقادیر
- 87. شناسایی مقادیر پرت (Outliers)
- 88. مقدمه بر ذخیرهسازی دادههای اتوماسیون
- 89. فرمتهای ذخیرهسازی (CSV, JSON, SQL, HDF5)
- 90. مدیریت نامگذاری فایلها و پوشهها
- 91. سیستمهای کنترل نسخه (Git) برای کد و داده
- 92. مقدمه بر ایجاد داشبوردهای ساده
- 93. استفاده از Streamlit برای ساخت اپلیکیشنهای وب ساده
- 94. ایجاد عناصر تعاملی
- 95. نمایش دادهها و نمودارها
- 96. مقدمه بر بهینهسازی و اشکالزدایی کد
- 97. تکنیکهای اشکالزدایی
- 98. استفاده از ابزارهای پروفایلینگ
- 99. بهینهسازی عملکرد کد
- 100. مقدمه بر امنیت در اتوماسیون آزمایشگاهی
این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلشکارت طراحی شده است. کارتها را یکییکی مرور کنید، پاسخ پرسشها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- رابط کاربری فارسی و راستچین با فونت وزیر.
- تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
- صفحهبندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
- نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
- انتخاب چند فصل برای مرور همزمان.
- امکان تمرکز بر فصلهایی که هنوز مرور نشدهاند.
این اپلیکیشن برای دانشآموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمونها و علاقهمندان به یادگیری طراحی شده است؛ بهویژه کسانی که میخواهند مطالب آموزشی را در زمانهای کوتاه مرور کنند، دانستههای خود را بسنجند و مطالعه منظمتری داشته باشند.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.