اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی SQL و Data for Healthcare

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره SQL و Data for Healthcare

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: SQL

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر داده‌ها در صنعت سلامت
• 2. چرا SQL برای مدیریت داده‌های سلامت ضروری است؟
• 3. مفاهیم کلیدی پایگاه داده‌های رابطه‌ای (RDBMS)
• 4. نصب و راه‌اندازی ابزارهای مورد نیاز برای SQL
• 5. مروری بر ساختار یک پایگاه داده نمونه سلامت
• 6. اولین پرس‌وجو: بازیابی داده با SELECT
• 7. فیلتر کردن داده‌ها: دستور WHERE و عملگرهای مقایسه‌ای
• 8. فیلترهای پیشرفته: عملگرهای منطقی (AND, OR, NOT)
• 9. مرتب‌سازی نتایج: ORDER BY (صعودی و نزولی)
• 10. محدود کردن تعداد نتایج: LIMIT / TOP
• 11. معرفی انواع داده در SQL (متن، عدد، تاریخ، زمان)
• 12. کار با داده‌های متنی و رشته‌ای در سلامت
• 13. مدیریت داده‌های عددی و محاسبات پایه
• 14. اصول کار با تاریخ و زمان در رکورد‌های سلامت
• 15. NULL Values: مفهوم و نحوه مدیریت آن‌ها
• 16. معرفی دستورات DDL: ایجاد پایگاه داده (CREATE DATABASE)
• 17. ایجاد جدول (CREATE TABLE) و تعریف ستون‌ها
• 18. محدودیت‌ها (Constraints): PRIMARY KEY و AUTO_INCREMENT
• 19. محدودیت‌های FOREIGN KEY: ارتباط بین جداول سلامت
• 20. محدودیت‌های UNIQUE و NOT NULL
• 21. معرفی دستورات DML: درج داده (INSERT INTO)
• 22. به‌روزرسانی داده‌های موجود (UPDATE)
• 23. حذف داده‌ها از جدول (DELETE FROM)
• 24. تغییر ساختار جدول: ALTER TABLE
• 25. حذف جداول و پایگاه داده: DROP TABLE
• 26. توابع تجمیعی: COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX
• 27. گروه‌بندی داده‌ها: GROUP BY و کاربردهای آن در سلامت
• 28. فیلتر کردن گروه‌ها: HAVING
• 29. مفهوم JOIN ها: ترکیب داده‌ها از جداول مختلف
• 30. INNER JOIN: استخراج داده‌های مشترک
• 31. LEFT JOIN: حفظ همه رکوردهای جدول سمت چپ
• 32. RIGHT JOIN: حفظ همه رکوردهای جدول سمت راست
• 33. FULL OUTER JOIN: ترکیب کامل دو جدول
• 34. SELF JOIN: ترکیب یک جدول با خودش (مثال: ارجاعات پزشکان)
• 35. اتصال چندین جدول (Multi-Table Joins) برای سناریوهای پیچیده
• 36. زیرپرس‌وجوها (Subqueries) در SELECT و FROM
• 37. زیرپرس‌وجوها در WHERE (با IN و EXISTS)
• 38. توابع رشته‌ای پیشرفته (SUBSTRING, CONCAT, REPLACE)
• 39. توابع عددی پیشرفته (ROUND, CEIL, FLOOR)
• 40. توابع تاریخ و زمان پیشرفته (DATEDIFF, DATE_ADD, DATE_SUB)
• 41. تبدیل نوع داده (Type Casting) و کاربرد آن
• 42. عبارات شرطی: CASE WHEN و منطق‌های پیچیده
• 43. عملیات مجموعه‌ای: UNION و UNION ALL
• 44. عملیات مجموعه‌ای: INTERSECT و EXCEPT
• 45. معرفی نماها (Views) و کاربرد آن‌ها برای سادگی
• 46. CTEs (Common Table Expressions): مدیریت پرس‌وجوهای پیچیده
• 47. توابع پنجره‌ای (Window Functions): مقدمه و کاربرد
• 48. ROW_NUMBER(), RANK(), DENSE_RANK() برای رتبه‌بندی بیماران
• 49. LAG() و LEAD(): تحلیل روند زمانی در داده‌های سلامت
• 50. NTILE(), CUME_DIST(), PERCENT_RANK()
• 51. اصول طراحی پایگاه داده برای داده‌های سلامت
• 52. نرمال‌سازی (Normalization): مفاهیم و فرم‌های نرمال (1NF, 2NF, 3NF)
• 53. دنرمال‌سازی (Denormalization): وقتی کارایی بر نرمال‌سازی ارجح است
• 54. طراحی شماتیک پایگاه داده برای یک سیستم مدیریت مطب
• 55. مدل‌سازی داده‌های پرونده الکترونیک سلامت (EHR)
• 56. طراحی جداول برای داده‌های پذیرش و بستری بیمار
• 57. مدل‌سازی داده‌های آزمایشگاهی و نتایج تست‌ها
• 58. طراحی پایگاه داده برای مدیریت نسخه‌ها و داروها
• 59. مدل‌سازی داده‌های تشخیص بیماری‌ها و کدهای مربوطه (ICD)
• 60. طراحی جداول برای فرایندهای جراحی و پروتکل‌های درمانی
• 61. اصول Master Data Management (MDM) در سلامت
• 62. معرفی و طراحی Data Marts برای بخش‌های مختلف بیمارستان
• 63. مدیریت داده‌های حجیم (Big Data) در سلامت با رویکرد SQL
• 64. ذخیره‌سازی و تحلیل داده‌های سنسورها و IoT پزشکی
• 65. معرفی مفاهیم Data Warehouse و Data Lake در سلامت
• 66. مقدمه‌ای بر اهمیت استانداردهای داده در سلامت
• 67. استاندارد HL7 (Health Level Seven) و مفاهیم آن
• 68. استاندارد FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) و منابع آن
• 69. کدهای ICD (International Classification of Diseases) و کاربردشان
• 70. کدهای CPT (Current Procedural Terminology) برای خدمات پزشکی
• 71. کدهای LOINC و SNOMED CT: استانداردسازی داده‌های آزمایشگاهی و اصطلاحات بالینی
• 72. مدیریت حریم خصوصی داده‌های سلامت (Data Privacy)
• 73. اصول و مقررات HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act)
• 74. مقررات GDPR (General Data Protection Regulation) و اثر آن بر داده‌های سلامت
• 75. امنیت پایگاه داده: مدیریت کاربران، نقش‌ها و مجوزها
• 76. پیاده‌سازی Row-Level Security برای دسترسی محدود به داده‌ها
• 77. تراکنش‌ها (Transactions) و ویژگی‌های ACID
• 78. Stored Procedures و Function ها: ایجاد منطق‌های پیچیده در پایگاه داده
• 79. Triggers: خودکارسازی وظایف بر اساس رویدادها
• 80. فهرست‌بندی (Indexing): بهبود عملکرد پرس‌وجوها در جداول بزرگ سلامت
• 81. تکنیک‌های بهینه‌سازی پرس‌وجوها (Query Optimization)
• 82. تحلیل Execution Plan برای شناسایی گلوگاه‌های عملکردی
• 83. استخراج و تحلیل داده‌های جمعیت‌شناختی بیماران
• 84. تحلیل روند شیوع بیماری‌ها و شناسایی الگوها
• 85. ارزیابی اثربخشی درمان‌ها و نتایج بالینی با SQL
• 86. تحلیل هزینه‌های درمانی و بهینه‌سازی منابع
• 87. ساخت گزارش‌های مدیریتی و عملکردی برای بیمارستان
• 88. شناسایی بیماران در معرض خطر بالا (Risk Stratification) با SQL
• 89. تحلیل مصرف دارو و تداخلات دارویی احتمالی
• 90. استخراج داده برای مطالعات تحقیقاتی و کارآزمایی‌های بالینی
• 91. ایجاد داشبوردهای ساده با استفاده از خروجی‌های SQL
• 92. KPIs (Key Performance Indicators) در سلامت و نحوه محاسبه آن‌ها با SQL
• 93. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های بخش اورژانس
• 94. پروژه عملی: طراحی و پیاده‌سازی یک پایگاه داده کوچک برای ردیابی واکسیناسیون
• 95. پروژه عملی: استخراج داده برای گزارش ملی سلامت
• 96. تحلیل داده‌های مراقبت‌های اولیه و پیشگیری
• 97. مدیریت و تحلیل داده‌های بیماران مزمن
• 98. مقدمه‌ای بر ابزارهای BI و اتصال به پایگاه داده SQL
• 99. بررسی سناریوهای پیشرفته یکپارچه‌سازی داده‌های سلامت
• 100. جمع‌بندی و مسیرهای یادگیری پیشرفته در SQL و سلامت داده