سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن های پردازش داده های ژنتیکی

کتاب Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن های پردازش داده های ژنتیکی

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 Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن های پردازش داده های ژنتیکی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر پردازش داده های ژنتیکی
  • 2. مبانی ژنتیک مولکولی و بیوانفورماتیک
  • 3. آشنایی با فرمت های استاندارد داده های ژنتیکی (FASTQ, BAM, VCF)
  • 4. مفاهیم پایگاه داده های ژنتیکی
  • 5. اصول ذخیره سازی و مدیریت داده های حجیم
  • 6. معرفی Google Cloud Platform (GCP)
  • 7. آشنایی با سرویس های محاسباتی GCP (Compute Engine, Kubernetes Engine)
  • 8. مفاهیم ذخیره سازی در GCP (Cloud Storage, Persistent Disk)
  • 9. شبکه بندی و امنیت در GCP
  • 10. مقدمه ای بر خطوط لوله پردازش داده های ژنتیکی
  • 11. طراحی خطوط لوله با استفاده از ابزارهای GCP
  • 12. استفاده از Docker و Kubernetes برای مدیریت پردازش ها
  • 13. مفاهیم یادگیری ماشین در بیوانفورماتیک
  • 14. آموزش مدل های یادگیری ماشین با استفاده از TensorFlow در GCP
  • 15. پردازش توالی یابی نسل جدید (NGS)
  • 16. هم ترازی توالی ها (Alignment) با ابزارهای استاندارد
  • 17. شناسایی واریانت ها (Variant Calling)
  • 18. تفسیر و حاشیه نویسی واریانت ها
  • 19. تحلیل بیان ژن (Gene Expression Analysis)
  • 20. تجزیه و تحلیل داده های RNA-Seq
  • 21. تجزیه و تحلیل داده های DNA-Seq
  • 22. مقدمه ای بر داده های ژنومیک ساختاری
  • 23. تجزیه و تحلیل داده های اپی ژنومیک
  • 24. تجزیه و تحلیل داده های متا ژنومیک
  • 25. اصول پایگاه داده های ژنتیکی در GCP (Cloud SQL, BigQuery)
  • 26. طراحی و اجرای کوئری بر روی داده های ژنتیکی
  • 27. استفاده از BigQuery برای تحلیل های مقیاس بزرگ
  • 28. امنیت داده های ژنتیکی در GCP
  • 29. مدیریت دسترسی به داده ها (IAM)
  • 30. رمزنگاری داده ها در GCP
  • 31. اصول مهندسی داده های ژنتیکی
  • 32. پاکسازی و پیش پردازش داده های ژنتیکی
  • 33. اعتبارسنجی داده های ژنتیکی
  • 34. مقدمه ای بر پردازش موازی داده ها
  • 35. استفاده از Apache Spark در GCP برای پردازش داده های ژنتیکی
  • 36. مفاهیم پردازش جریانی (Streaming Processing)
  • 37. اجرای پردازش های جریانی داده های ژنتیکی در GCP
  • 38. مقدمه ای بر ابزارهای تحلیل ژنومیک پیشرفته
  • 39. استفاده از ابزارهای تحلیل ژنومیک در GCP
  • 40. بهینه سازی خطوط لوله پردازش داده های ژنتیکی
  • 41. مانیتورینگ و لاگینگ در GCP
  • 42. مدیریت هزینه در GCP
  • 43. استفاده از ابزارهای خودکار سازی در GCP (Cloud Deployment Manager)
  • 44. مقدمه ای بر داده های چندامیکسی (Multi-omics)
  • 45. ادغام و تحلیل داده های چندامیکسی
  • 46. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده های ژنتیکی
  • 47. توسعه اپلیکیشن های پردازش داده های ژنتیکی در GCP
  • 48. مقدمه ای بر API های GCP برای پردازش داده های ژنتیکی
  • 49. ساخت رابط های کاربری برای اپلیکیشن های ژنتیکی
  • 50. تست و استقرار اپلیکیشن های پردازش داده های ژنتیکی
  • 51. مدیریت چرخه عمر اپلیکیشن ها
  • 52. مقدمه ای بر داده های بالینی ژنتیکی
  • 53. پردازش داده های بالینی ژنتیکی در GCP
  • 54. ملاحظات حریم خصوصی و امنیتی در داده های بالینی
  • 55. مقررات مربوط به داده های ژنتیکی در ایران
  • 56. مبانی حقوقی مدیریت داده های ژنتیکی
  • 57. اصول اخلاقی در تحلیل داده های ژنتیکی
  • 58. استفاده مسئولانه از داده های ژنتیکی
  • 59. مطالعات موردی در پردازش داده های ژنتیکی
  • 60. تحلیل داده های ژنومیک سرطان
  • 61. تحلیل داده های ژنومیک بیماری های نادر
  • 62. تحلیل داده های ژنومیک سلامت عمومی
  • 63. مقدمه ای بر پردازش تصاویر پزشکی مرتبط با ژنتیک
  • 64. تحلیل داده های تصویربرداری مولکولی
  • 65. استفاده از یادگیری عمیق در تحلیل داده های ژنتیکی
  • 66. شبکه های عصبی کانولوشنی برای تحلیل تصاویر ژنتیکی
  • 67. شبکه های عصبی بازگشتی برای تحلیل توالی ها
  • 68. پردازش زبان طبیعی در بیوانفورماتیک
  • 69. استخراج اطلاعات از مقالات علمی ژنتیکی
  • 70. توسعه ابزارهای کمکی برای محققان ژنتیک
  • 71. مقدمه ای بر پردازش داده های بلند توالی (Long-read sequencing)
  • 72. تحلیل داده های نسل سوم توالی یابی
  • 73. کاربرد بلاکچین در مدیریت داده های ژنتیکی
  • 74. امنیت و شفافیت در اشتراک گذاری داده های ژنتیکی
  • 75. مقدمه ای بر ویرایش ژنوم (Gene Editing)
  • 76. تحلیل داده های حاصل از ویرایش ژنوم
  • 77. اصول طراحی آزمایشگاه های مجازی ژنتیک
  • 78. پیاده سازی آزمایشگاه مجازی با استفاده از GCP
  • 79. آموزش و توانمندسازی متخصصان بیوانفورماتیک
  • 80. توسعه پایدار در حوزه بیوانفورماتیک
  • 81. آینده پردازش داده های ژنتیکی
  • 82. نقش GCP در پیشرفت تحقیقات ژنتیکی
  • 83. مدیریت پروژه های بیوانفورماتیک در GCP
  • 84. ارتباط با جامعه علمی و تبادل دانش
  • 85. چالش های فنی در پردازش داده های ژنتیکی
  • 86. راه حل های نوآورانه برای چالش ها
  • 87. مقدمه ای بر مفاهیم آماری پیشرفته در ژنتیک
  • 88. استفاده از مدل های آماری برای تحلیل داده های ژنتیکی
  • 89. تحلیل داده های ژنومیک جمعیت ها
  • 90. مفاهیم ژنومیک تطبیقی
  • 91. تحلیل داده های ژنومیک تکاملی
  • 92. ارزیابی کیفیت داده های ژنتیکی
  • 93. روش های پیشرفته پاکسازی داده ها
  • 94. تکنیک های فشرده سازی داده های ژنتیکی
  • 95. مدیریت ورژن داده ها
  • 96. مقدمه ای بر پردازش داده های مکانی در ژنتیک
  • 97. تحلیل داده های ژنومیک فضایی
  • 98. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه سازی پردازش ها
  • 99. توسعه ابزارهای خودکار برای تفسیر ژنومیک
  • 100. ملاحظات مربوط به استانداردهای ملی در پردازش داده های ژنتیکی

📚 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.