دوره FastAPI و ساخت APIهای Biocomputing همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره FastAPI و ساخت APIهای Biocomputing

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: فست ای‌پی‌آی (FastAPI)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر FastAPI و Biocomputing
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه FastAPI
• 3. آشنایی با اصول ساخت API
• 4. ساخت اولین API ساده با FastAPI
• 5. مدیریت درخواست‌های HTTP (GET, POST, PUT, DELETE)
• 6. اعتبارسنجی داده‌های ورودی با Pydantic
• 7. انواع داده‌های Pydantic و کاربرد آن‌ها
• 8. مدل‌سازی داده‌ها در FastAPI
• 9. کار با پارامترهای مسیر (Path Parameters)
• 10. کار با پارامترهای کوئری (Query Parameters)
• 11. کار با هدرهای درخواست (Request Headers)
• 12. کار با کوکی‌ها (Cookies)
• 13. مدیریت فرم‌های داده (Form Data)
• 14. آپلود فایل در FastAPI
• 15. پاسخ‌های سفارشی (Custom Responses)
• 16. مدیریت خطاها و استثنائات در FastAPI
• 17. کار با پایگاه داده در FastAPI
• 18. اتصال به پایگاه داده PostgreSQL
• 19. ORM و کار با SQLAlchemy
• 20. ذخیره و بازیابی داده‌ها از پایگاه داده
• 21. مدیریت تراکنش‌ها در پایگاه داده
• 22. امنیت API با FastAPI
• 23. احراز هویت (Authentication)
• 24. مجوزدهی (Authorization)
• 25. استفاده از OAuth2 برای امنیت
• 26. مدیریت توکن‌ها (Tokens)
• 27. Rate Limiting برای جلوگیری از حملات
• 28. مستندسازی خودکار API با Swagger UI و ReDoc
• 29. ایجاد مدل‌های پیچیده در Pydantic
• 30. اعتبارسنجی شرطی (Conditional Validation)
• 31. کار با انواع داده‌های پیشرفته Pydantic
• 32. مدیریت وابستگی‌ها (Dependency Injection) در FastAPI
• 33. نوشتن تست‌های واحد (Unit Tests) برای API
• 34. نوشتن تست‌های ادغام (Integration Tests)
• 35. استفاده از ابزارهای تست مانند Pytest
• 36. دیپلوی (Deploy) کردن API با Docker
• 37. کانفیگ کردن Docker Compose برای محیط‌های پیچیده
• 38. معماری میکروسرویس‌ها و FastAPI
• 39. ارتباط بین سرویس‌ها (Inter-service Communication)
• 40. مقدمه‌ای بر Biocomputing و کاربردهای آن
• 41. انواع داده‌های بیولوژیکی (DNA, RNA, Protein)
• 42. پردازش و تحلیل توالی‌های DNA
• 43. پردازش و تحلیل توالی‌های RNA
• 44. پردازش و تحلیل توالی‌های پروتئین
• 45. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده بیولوژیکی (GenBank, UniProt)
• 46. استفاده از API پایگاه‌های داده بیولوژیکی
• 47. ساخت API برای دسترسی به داده‌های بیولوژیکی
• 48. مدل‌سازی ساختارهای مولکولی
• 49. تحلیل ساختار پروتئین‌ها
• 50. پیش‌بینی ساختار پروتئین‌ها
• 51. تحلیل ارتباطات مولکولی
• 52. مدل‌سازی مسیرهای بیوشیمیایی
• 53. شبیه‌سازی‌های بیولوژیکی
• 54. کار با فرمت‌های استاندارد داده‌های بیولوژیکی (FASTA, FASTQ, PDB)
• 55. تبدیل فرمت‌های داده‌های بیولوژیکی
• 56. پردازش داده‌های ژنومیکس
• 57. پردازش داده‌های ترنسکریپتومیکس
• 58. پردازش داده‌های پروتئومیکس
• 59. تحلیل داده‌های متابولومیکس
• 60. کار با کتابخانه‌های Biopython
• 61. استفاده از توابع Biopython برای تحلیل توالی
• 62. انجام عملیات BLAST با Biopython
• 63. تحلیل هم‌ترازی توالی‌ها (Sequence Alignment)
• 64. ساخت درخت فیلوژنتیک
• 65. تحلیل داده‌های مولکولی با استفاده از FastAPI
• 66. یکپارچه‌سازی FastAPI با ابزارهای Biocomputing
• 67. ساخت API برای تحلیل توالی DNA
• 68. ساخت API برای تحلیل توالی پروتئین
• 69. ساخت API برای دسترسی به پایگاه داده UniProt
• 70. ساخت API برای پیش‌بینی ساختار پروتئین
• 71. ساخت API برای تحلیل ارتباطات مولکولی
• 72. ساخت API برای شبیه‌سازی‌های بیولوژیکی
• 73. ساخت API برای پردازش داده‌های ژنومیکس
• 74. ساخت API برای پردازش داده‌های ترنسکریپتومیکس
• 75. ساخت API برای پردازش داده‌های پروتئومیکس
• 76. ساخت API برای تحلیل داده‌های متابولومیکس
• 77. مدیریت داده‌های حجیم در Biocomputing
• 78. بهینه‌سازی عملکرد API در Biocomputing
• 79. کار با پردازش موازی در Biocomputing
• 80. استفاده از صف‌های پیام (Message Queues)
• 81. کار با Redis برای کش کردن داده‌ها
• 82. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در Biocomputing
• 83. کاربرد یادگیری ماشین در پیش‌بینی ساختار پروتئین
• 84. کاربرد یادگیری ماشین در کشف دارو
• 85. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل ژنتیکی
• 86. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با FastAPI
• 87. استفاده از کتابخانه‌های یادگیری ماشین (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
• 88. ساخت API برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 89. دپلوی مدل‌های یادگیری ماشین با FastAPI
• 90. ملاحظات امنیتی در APIهای Biocomputing
• 91. حفظ حریم خصوصی داده‌های بیولوژیکی
• 92. قوانین و مقررات مرتبط با داده‌های بیولوژیکی
• 93. پیاده‌سازی بهترین شیوه‌ها در توسعه API
• 94. مقیاس‌پذیری APIهای Biocomputing
• 95. نگهداری و به‌روزرسانی APIها
• 96. آینده Biocomputing و نقش FastAPI