کتاب SQL و Data for Healthcare با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

دوره جامع SQL و تحلیل داده در حوزه سلامت (Healthcare) دوره جامع و تخصصی SQL و تحلیل داده در حوزه سلامت (Data for Healthcare) آینده پزشکی را با قدرت داده‌ها رقم بزنید و به متخصصی کمیاب در بازار کار تبد...

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

🎓 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
تگ‌ها: Data Healthcare Healthcare Data MySQL SQL SQL Server SQL برای سلامت SQL پزشکی آموزش SQL آموزش برنامه نویسی برنامه نویسی برنامه نویسی پزشکی پایگاه داده داده های پزشکی دیتابیس دیتابیس پزشکی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.