مقدمة إلى لغة Python

ستأخذك هذه الوحدة الأولى من خلال مقدمة إلى البرمجة باستخدام بايثون. سيتيح لك هذا الكتاب التعرف على أصل بايثون وبعض البساطة والفلسفة وراء بايثون بالإضافة إلى تطبيقات وفائدة بايثون في علم البيانات الطبية الحيوية. بالإضافة إلى ذلك، سوف يقدم Jupyter Notebooks ويلخص بإيجاز أساسيات Linux في بيئة Python.

ستأخذك هذه الوحدة الثانية خلال أساسيات بناء الجملة والدلالات في Python. سيتيح لك التعرف على معرفات Python بالإضافة إلى التعليقات، وأهمية المسافة البادئة واستخدام الأقواس والأقواس المعقوفة، بالإضافة إلى علامات الاقتباس والفواصل والكلمات المحجوزة في Python. بالإضافة إلى ذلك، تغطي هذه الوحدة أيضًا المتغيرات والكائنات وبعض الإنشاءات الدلالية الأساسية الموجودة في Python.

ستتيح لك الوحدة الثالثة التعرف على أساسيات هياكل البيانات في بايثون: القوائم، والعناصر، والقواميس، والمجموعات، والمجموعات. بالإضافة إلى ذلك، تركز هذه الوحدة على مقدمة للهياكل التشغيلية، وخاصة العبارات الشرطية والحلقات.

ستأخذك هذه الوحدة الرابعة خلال مفهوم وبنية الوظائف، وأنواع الوظائف، وكيفية تعريف وظيفة وتوثيقها واستدعائها، بالإضافة إلى لامدا. بالإضافة إلى ذلك، ستتيح لك هذه الوحدة التعرف على معالجة السلسلة والتعابير العادية في Python.

ستأخذك الوحدة الخامسة عبر الحزم والوحدات النمطية في بايثون. سيتيح لك هذا الكتاب تعلم كيفية تثبيت الحزم واستيراد الوحدات النمطية، بالإضافة إلى استخدام الحزم في علم البيانات الطبية الحيوية. تغطي هذه الوحدة أيضًا الحزمتين الأكثر استخدامًا في Python، NumPy وPandas. وقد برزت هذه المكتبات باعتبارها مكتبات أساسية ذات أهمية بالغة للحوسبة العلمية.

ستأخذك الوحدة السادسة خلال تصور البيانات، بما في ذلك مخططات التشتت ومخططات التشتت التصنيفية، ومخططات الخطوط، والجوانب، ومخططات الصناديق، ومخططات الكمان، ومخططات الأشرطة، والمدرجات، ومخططات تقدير كثافة النواة، والمخططات المشتركة، ومخططات الانحدار الخطي، بالإضافة إلى خرائط الحرارة.

بالإضافة إلى ذلك، ونظرًا لأن جزءًا مهمًا من البرمجة هو معرفة كيفية تفسير رسائل الخطأ وكيفية إصلاح الأسباب الأساسية، فإن هذه الوحدة ستسمح لك بالتعرف على الأخطاء والاستثناءات.

تركز الوحدة الأخيرة من هذه الدورة على تعلم التطبيقات المحتملة لبايثون في تحليل البيانات الطبية الحيوية. يهدف هذا المقرر إلى فهم المزيد حول التحليل الإحصائي باستخدام بايثون، بما في ذلك التحليل الوصفي، واختبار الفرضيات، والنموذج الإحصائي.

بالإضافة إلى ذلك، ستعلمك هذه الوحدة مبادئ التعلم الآلي. وسوف تقدم نظرة عامة حول ما هو التعلم الآلي، وأنواع التعلم الموجودة، وكيفية تفسير النتائج، وكذلك كيفية تقييم أداء النموذج.