プログラミング言語 Python の詳細を学びます。学習者は、Python の起源を探り、Jupyter Notebook と、構文やセマンティクスを含む Linux の基礎を理解します。基礎が確立された後、参加者は関数、文字列操作、正規表現、パッケージ、モジュールについて学習する前に、Python のデータ構造の基礎を学びます。このコースは、バイオメディカル データのデータ視覚化と Python のアプリケーションについて説明して終了します。
モジュール
この最初のモジュールでは、Python を使用したプログラミングの概要を説明します。Python の起源、Python の背後にあるシンプルさと哲学、そしてバイオメディカル データ サイエンスにおける Python のアプリケーションと有用性について学ぶことができます。さらに、Jupyter Notebook を紹介し、Python 環境での Linux の基礎を簡単にまとめます。
この 2 番目のモジュールでは、Python の構文とセマンティクスの基礎について説明します。Python の識別子やコメント、インデントの重要性、括弧や角括弧の使い方、引用符、区切り文字、Python の予約語などについて学ぶことができます。さらに、このモジュールでは、変数、オブジェクト、および Python で見られるいくつかの重要なセマンティック構造についても説明します。
3 番目のモジュールでは、Python のデータ構造の基本 (リスト、タプル、辞書、セット、コレクション) について学習します。さらに、このモジュールでは、特に条件文とループなどの操作構造の紹介に重点を置いています。
この 4 番目のモジュールでは、関数の概念と構文、関数の種類、関数の定義、ドキュメント化、呼び出しの方法、およびラムダについて説明します。さらに、このモジュールでは、Python での文字列操作と正規表現について学習できます。
5 番目のモジュールでは、Python のパッケージとモジュールについて説明します。パッケージのインストール方法やモジュールのインポート方法、バイオメディカル データ サイエンスにおけるパッケージの使用方法を学習できます。このモジュールでは、最も広く使用されている 2 つの Python パッケージである NumPy と Pandas についても説明します。これらは、科学計算にとって極めて重要な必須ライブラリとして浮上しました。
6 番目のモジュールでは、散布図、カテゴリ散布図、折れ線グラフ、ファセット、箱ひげ図、バイオリン プロット、棒グラフ、ヒストグラム、カーネル密度推定プロット、結合プロット、線形回帰プロット、ヒートマップなどのデータ視覚化について説明します。
さらに、プログラミングの重要な部分は、実際にエラー メッセージを解釈し、根本的な原因を修正する方法を知ることであるため、このモジュールでは、エラーと例外について学習できます。
このコースの最後のモジュールでは、生物医学データ分析における Python の潜在的な応用について学習することに重点を置いています。これは、記述分析、仮説検定、統計モデルなど、Python を使用した統計分析についてより深く理解することを目的としています。
さらに、このモジュールでは機械学習の原理を学びます。機械学習とは何か、存在する学習の種類、結果の解釈方法、モデルのパフォーマンスを評価する方法について概要を説明します。
