Python для біологів

Загальний опис

Курс складається з лекцій та практичних занять, присвячених програмуванню мовою Python, спеціально розроблений для біологів-початківців. Він зосереджується на використанні Python для вирішення прикладних проблем у статистиці та біоінформатиці. Ми почнемо з фундаментальних концепцій програмування, написання сценаріїв та маніпуляцій з файлами, а потім перейдемо до використання спеціалізованих пакетів для обробки біологічних даних.

Всі заняття проводитимуться українською мовою.

Форма реєстрації
Лекції
Лекція 1. Основи архітектури комп'ютера: пам'ять, процесори, графічний процесор.
Тарас ВАСИЛИШИН

Мови програмування та їх застосування. Переваги та недоліки Python. Створення першого проєкту. Основи написання програм та форматування коду на Python.

Лекція 2. Типи даних у Python.
Тарас ВАСИЛИШИН

Числові типи та булеві: Розуміння цілих чисел, чисел з плаваючою комою та використання булевих значень. Колекції: Вивчення послідовностей, таких як рядки, списки, кортежі, словники та множини. Тестування коду.

Лекція 3. Функції: Визначення та виклик функцій, параметрів та значень, що повертаються.
Тарас ВАСИЛИШИН

Керуючі структури. Цикли: Використання циклів for та while для багаторазового виконання. Логічні вирази: Реалізація операторів if, else та elif для прийняття рішень.

Лекція 4. Основні операції з рядками.
Тарас ВАСИЛИШИН

Форматування рядків. Знаходження підрядків. Порівняння рядків та перевірка властивостей рядків. Регулярні вирази.

Лекція 5. Робота з різними типами текстових файлів у Python.
Тарас ВАСИЛИШИН

Читання та запис текстових файлів. Робота з файлами CSV. Маніпулювання файлами.

Лекція 6. Статистика на Python. Описова статистика рядів даних. Перевірка вибірки на нормальний розподіл.
Віктор ГУСАК
Лекція 7. Дисперсійний аналіз (ANOVA). Кореляційний та регресійний аналіз.
Віктор ГУСАК
Лекція 8. Базова візуалізація даних (Seaborn та Matplotlib).
Віктор ГУСАК

Створення графіків для біологічних даних: діаграми розсіювання, гістограми, бокс-діаграми, теплові карти. Додавання похибок і статистичних анотацій. Кастомізація графіків за допомогою відповідних підписів і легенд. Експорт зображень з високою роздільною здатністю.

Лекція 9. Застосування Biopython до геномних даних.
Святослав ХАРУК

Читання/запис файлів FASTA. Маніпуляції з об'єктами послідовностей, транскрипція та трансляція ДНК/РНК. Розрахунок статистики послідовностей.

Лекція 10. Pandas.
Святослав ХАРУК

Операції DataFrame для біологічних даних - читання CSV/TSV файлів, фільтрація, сортування, об'єднання наборів даних. Робота з відсутніми значеннями. Базове очищення даних. Нормалізація експрес-даних.

Семінари
Семінар 1. Вступ до Python. Форматування коду в Python. Введення та виведення
Тарас ВАСИЛИШИН
Семінар 2. Числові типи даних. Точність. Арифметичні операції. Математичні функції.
Тарас ВАСИЛИШИН
Семінар 3. Тестування коду.
Тарас ВАСИЛИШИН
Семінар 4. Логічний тип даних. Логічні операції.
Тарас ВАСИЛИШИН
Семінар 5. Петлі та розгалуження.
Тарас ВАСИЛИШИН
Семінар 6. Списки та кортежі.
Тарас ВАСИЛИШИН
Семінар 7. Словники та набори.
Тарас ВАСИЛИШИН
Семінар 8. Операції з рядками.
Тарас ВАСИЛИШИН
Семінар 9. Регулярні вирази.
Тарас ВАСИЛИШИН
Семінар 10. Робота з текстовими файлами.
Тарас ВАСИЛИШИН
Семінар 11. Прикладний проєкт: програмне забезпечення для статистичного аналізу (I) - інтерфейс.
Віктор ГУСАК
Семінар 12. Візуалізація біологічних даних: Seaborn та Matplotlib.
Святослав ХАРУК
Семінар 13. Прикладний проєкт: програмне забезпечення для статистичного аналізу (II) - описова статистика.
Віктор ГУСАК
Семінар 14. Робота з великими масивами даних.
Святослав ХАРУК
Семінар 15. Прикладний проєкт: програмне забезпечення для статистичного аналізу (III) - промахи.
Віктор ГУСАК
Семінар 16. Прикладний проєкт: програмне забезпечення для статистичного аналізу (IV) - реалізація перевірки нормальності розподілу даних.
Віктор ГУСАК
Семінар 17. Прикладний проєкт: програмне забезпечення для статистичного аналізу (V) - порівняння експериментальних результатів: t-критерій Стьюдента.
Віктор ГУСАК
Семінар 18. Прикладний проєкт.
Віктор ГУСАК

Прикладний проєкт: програмне забезпечення для статистичного аналізу (VI) - порівняння експериментальних результатів: Односторонній дисперсійний аналіз ANOVA (ANalysis Of VARIANCE) з постхок аналізом: тест Тюкі HSD (Honestly Significant Difference) для порівняння декількох груп між собою

Семінар 19. Прикладний проєкт: програмне забезпечення для статистичного аналізу (VII) - односторонній ANOVA з постхок аналізом: непараметричний тест Данна.
Віктор ГУСАК
Семінар 20. Прикладний проєкт: програмне забезпечення для статистичного аналізу (VIII) - реалізація кореляційного та регресійного аналізу.
Віктор ГУСАК
Рівень
Бакалавранти, магістранти
Лекції
10
Практичні заняття
20
Тривалість
2 місяці
Мова
Українська
Сертифікат
2 кредити ЄКТС
Розклад занять
Дата Час Тема Лектор
03.02.2025 Понеділок 18:00 Лекція 1. Основи архітектури комп'ютера: пам'ять, процесори, графічний процесор. Тарас ВАСИЛИШИН
04.02.2025 Вівторок 18:00 Семінар 1. Група 1. Вступ до Python. Форматування коду в Python. Введення та виведення. Тарас ВАСИЛИШИН
05.02.2025 Середа 18:00 Семінар 1. Група 2. Вступ до Python. Форматування коду в Python. Введення та виведення. Тарас ВАСИЛИШИН
10.02.2025 Понеділок 18:00 Лекція 2. Типи даних у Python. Тарас ВАСИЛИШИН
11.02.2025 Вівторок 18:00 Семінар 2. Група 1. Числові типи даних. Точність. Арифметичні операції. Математичні функції. Тарас ВАСИЛИШИН
12.02.2025 Середа 18:00 Семінар 2. Група 2. Числові типи даних. Точність. Арифметичні операції. Математичні функції. Тарас ВАСИЛИШИН
17.02.2025 Понеділок 18:00 Семінар 3. Група 1. Тестування коду. Тарас ВАСИЛИШИН
18.02.2025 Вівторок 18:00 Семінар 3. Група 2. Тестування коду. Тарас ВАСИЛИШИН
19.02.2025 Середа 18:00 Семінар 4. Група 1. Логічний тип даних. Логічні операції. Тарас ВАСИЛИШИН
24.02.2025 Понеділок 18:00 Семінар 4. Група 2. Логічний тип даних. Логічні операції. Тарас ВАСИЛИШИН
25.02.2025 Вівторок 18:00 Лекція 3. Функції: Визначення та виклик функцій, параметрів та значень, що повертаються. Тарас ВАСИЛИШИН
26.02.2025 Середа 18:00 Семінар 5. Група 1. Петлі та розгалуження. Тарас ВАСИЛИШИН
03.03.2025 Понеділок 18:00 Семінар 5. Група 2. Петлі та розгалуження. Тарас ВАСИЛИШИН
04.03.2025 Вівторок 18:00 Семінар 6. Група 1. Списки та кортежі. Тарас ВАСИЛИШИН
05.03.2025 Середа 18:00 Семінар 6. Група 2. Списки та кортежі. Тарас ВАСИЛИШИН
10.03.2025 Понеділок 18:00 Семінар 7. Група 1. Словники та набори. Тарас ВАСИЛИШИН
11.03.2025 Вівторок 18:00 Семінар 7. Група 2. Словники та набори. Тарас ВАСИЛИШИН
12.03.2025 Середа 18:00 Лекція 4. Основні операції з рядками. Тарас ВАСИЛИШИН
17.03.2025 Понеділок 18:00 Семінар 8. Група 1. Операції з рядками. Тарас ВАСИЛИШИН
18.03.2025 Вівторок 18:00 Семінар 8. Група 2. Операції з рядками. Тарас ВАСИЛИШИН
19.03.2025 Середа 18:00 Семінар 9. Група 1. Регулярні вирази. Тарас ВАСИЛИШИН
24.03.2025 Понеділок 18:00 Семінар 9. Група 2. Регулярні вирази. Тарас ВАСИЛИШИН
25.03.2025 Вівторок 18:00 Лекція 5. Робота з різними типами текстових файлів у Python. Тарас ВАСИЛИШИН
26.03.2025 Середа 18:00 Семінар 10. Група 1. Робота з текстовими файлами. Тарас ВАСИЛИШИН
31.03.2025 Понеділок 18:00 Семінар 10. Група 2. Робота з текстовими файлами. Тарас ВАСИЛИШИН
02.04.2025 Середа  18:00 Лекція 6. Статистика на Python. ВІктор ГУСАК
03.04.2025 Четвер 18:00 Лекція 7. Дисперсійний аналіз (ANOVA). Кореляційний та регресійний аналіз. ВІктор ГУСАК
07.04.2025 Понеділок 18:00 Лекція 8. Базова візуалізація даних (Seaborn та Matplotlib). ВІктор ГУСАК
08.04.2025 Вівторок 18:00 Лекція 9. Застосування Biopython до геномних даних. Святослав ХАРУК
09.04.2025 Середа  18:00 Семінар 11. Група 1. Прикладний проєкт: програмне забезпечення для статистичного аналізу (I) - інтерфейс. ВІктор ГУСАК
10.04.2025 Четвер 18:00 Семінар 11. Група 2. Прикладний проєкт: програмне забезпечення для статистичного аналізу (I) - інтерфейс. ВІктор ГУСАК
11.04.2025 П'ятниця 18:00 Лекція 10. Pandas. Святослав ХАРУК
14.04.2025 Понеділок  18:00 Семінар 12. Група 1. Візуалізація біологічних даних: Seaborn та Matplotlib. Святослав ХАРУК
15.04.2025 Вівторок 18:00 Семінар 12. Група 2. Візуалізація біологічних даних: Seaborn та Matplotlib. Святослав ХАРУК
16.04.2025 Середа 18:00 Семінар 13. Група 1. Прикладний проєкт: програмне забезпечення для статистичного аналізу (II) - описова статистика. ВІктор ГУСАК
17.04.2025 Четвер 18:00 Семінар 13. Група 2. Прикладний проєкт: програмне забезпечення для статистичного аналізу (II) - описова статистика. ВІктор ГУСАК
21.04.2025 Понеділок  18:00 Семінар 14. Група 1. Робота з великими масивами даних. Святослав ХАРУК
22.04.2025 Вівторок 18:00 Семінар 14. Група 2. Робота з великими масивами даних. Святослав ХАРУК
23.04.2025 Середа 18:00 Семінар 15. Група 1. Прикладний проєкт: програмне забезпечення для статистичного аналізу (III) - промахи. ВІктор ГУСАК
24.04.2025 Четвер 18:00 Семінар 15. Група 2. Прикладний проєкт: програмне забезпечення для статистичного аналізу (III) - промахи. ВІктор ГУСАК
28.04.2025 Понеділок 18:00 Семінар 16. Група 1. Прикладний проєкт: програмне забезпечення для статистичного аналізу (IV) - реалізація перевірки нормальності розподілу даних.  ВІктор ГУСАК
29.04.2025 Вівторок 18:00 Семінар 16. Група 2. Прикладний проєкт: програмне забезпечення для статистичного аналізу (IV) - реалізація перевірки нормальності розподілу даних.  ВІктор ГУСАК
05.05.2025 Понеділок 18:00 Семінар 17. Група 1. Прикладний проєкт: програмне забезпечення для статистичного аналізу (V) - порівняння експериментальних результатів: t-критерій Стьюдента. ВІктор ГУСАК
06.05.2025 Вівторок 18:00 Семінар 17. Група 2. Прикладний проєкт: програмне забезпечення для статистичного аналізу (V) - порівняння експериментальних результатів: t-критерій Стьюдента. ВІктор ГУСАК
07.05.2025 Середа 18:00 Семінар 18. Група 1. Прикладний проєкт: програмне забезпечення для статистичного аналізу (VI) - порівняння експериментальних результатів: Односторонній дисперсійний аналіз ANOVA (ANalysis Of VARIANCE) з постхок аналізом: тест Тюкі HSD (Honestly Significant Difference) для порівняння декількох груп між собою. ВІктор ГУСАК
08.05.2025 Четвер 18:00 Семінар 18. Група 2. Прикладний проєкт: програмне забезпечення для статистичного аналізу (VI) - порівняння експериментальних результатів: Односторонній дисперсійний аналіз ANOVA (ANalysis Of VARIANCE) з постхок аналізом: тест Тюкі HSD (Honestly Significant Difference) для порівняння декількох груп між собою. ВІктор ГУСАК
12.05.2025 Понеділок 18:00 Семінар 19. Група 1. Прикладний проєкт: програмне забезпечення для статистичного аналізу (VII) - односторонній ANOVA з постхок аналізом: непараметричний тест Данна. ВІктор ГУСАК
13.05.2025 Вівторок 18:00 Семінар 19. Група 2. Прикладний проєкт: програмне забезпечення для статистичного аналізу (VII) - односторонній ANOVA з постхок аналізом: непараметричний тест Данна. ВІктор ГУСАК

14.05.2025 Середа

 18:00 Семінар 20. Група 1. Прикладний проєкт: програмне забезпечення для статистичного аналізу (VIII) - реалізація кореляційного та регресійного аналізу. ВІктор ГУСАК
15.05.2025 Четвер 18:00 Семінар 20. Група 2. Прикладний проєкт: програмне забезпечення для статистичного аналізу (VIII) - реалізація кореляційного та регресійного аналізу. ВІктор ГУСАК

 

Викладачі

Святослав Харук

Провідний фахівець кафедри біохімії та біотехнології Прикарпатського національного університету імені Василя Стефаника, м. Івано-Франківськ.

Читати далі
Taras Vasylushyn

Тарас Василишин

Доктор фізико-математичних наук, професор кафедри математичного і функціонального аналізу ПНУ, де серед іншого викаладає й курс "Статистика й Python".

Читати далі

Віктор Гусак

Доцент кафедри біохімії та біотехнології Прикарпатського національного університету імені Василя Стефаника, м. Івано-Франківськ

Читати далі