کتاب ساخت نمودارهای آماری برای نمایش شیوع بیماری با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

ساخت نمودارهای آماری برای نمایش شیوع بیماری: دوره جامع Data Visualization ساخت نمودارهای آماری برای نمایش شیوع بیماری: دوره جامع Data Visualization معرفی دوره: از داده‌ها به روایت بیماری‌ها آیا می‌خوا...

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 ساخت نمودارهای آماری برای نمایش شیوع بیماری

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: بصری‌سازی داده (Data Visualization)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه و آشنایی با بصری‌سازی داده
  • 2. چرا بصری‌سازی داده برای شیوع بیماری مهم است؟
  • 3. اهداف دوره و انتظارات
  • 4. مخاطبان دوره و سطح دانش مورد نیاز
  • 5. مرور کلی انواع نمودارها
  • 6. نمودارهای خطی (Line Charts)
  • 7. نمودارهای میله‌ای (Bar Charts)
  • 8. نمودارهای دایره‌ای (Pie Charts)
  • 9. نمودارهای پراکندگی (Scatter Plots)
  • 10. هیستوگرام‌ها (Histograms)
  • 11. نمودارهای جعبه‌ای (Box Plots)
  • 12. نقشه‌های حرارتی (Heatmaps)
  • 13. نقشه‌های جغرافیایی (Geographical Maps)
  • 14. نمودارهای حباب‌دار (Bubble Charts)
  • 15. نمودارهای سه‌بعدی (3D Charts)
  • 16. نرم‌افزارها و ابزارهای بصری‌سازی داده
  • 17. معرفی پایتون برای بصری‌سازی داده
  • 18. نصب پایتون و محیط توسعه (IDE)
  • 19. نصب کتابخانه‌های ضروری (Matplotlib, Seaborn, Plotly)
  • 20. مفاهیم پایه در بصری‌سازی داده
  • 21. انتخاب نوع نمودار مناسب بر اساس نوع داده
  • 22. انتخاب نوع نمودار مناسب بر اساس هدف نمایش
  • 23. اصول طراحی بصری و خوانایی نمودارها
  • 24. رنگ در بصری‌سازی داده
  • 25. فونت و متن در نمودارها
  • 26. مقیاس‌بندی محورها
  • 27. برچسب‌گذاری دقیق محورها و عنوان نمودار
  • 28. استفاده از راهنما (Legend)
  • 29. پیش‌پردازش داده‌های شیوع بیماری
  • 30. جمع‌آوری داده‌های شیوع بیماری
  • 31. مصادر داده‌های معتبر
  • 32. پاکسازی داده‌های ناقص یا نادرست
  • 33. تبدیل فرمت داده‌ها
  • 34. شناسایی متغیرهای کلیدی در داده‌های شیوع بیماری
  • 35. مفاهیم آماری پایه برای شیوع بیماری
  • 36. میانگین، میانه و مد
  • 37. انحراف معیار و واریانس
  • 38. توزیع فراوانی
  • 39. نمودارهای خطی برای نمایش روند زمانی شیوع بیماری
  • 40. روند شیوع بیماری در طول زمان
  • 41. مقایسه روند شیوع بیماری بین مناطق مختلف
  • 42. نمایش نقاط اوج و افت در شیوع بیماری
  • 43. نمودارهای میله‌ای برای مقایسه شیوع بیماری
  • 44. مقایسه شیوع بیماری بین گروه‌های جمعیتی
  • 45. مقایسه شیوع بیماری بین بیماری‌های مختلف
  • 46. نمودارهای دایره‌ای برای نمایش سهم نسبی
  • 47. سهم بیماری‌ها در کل موارد
  • 48. سهم مرگ‌ومیر ناشی از بیماری‌های مختلف
  • 49. نمودارهای پراکندگی برای بررسی رابطه بین متغیرها
  • 50. رابطه بین سن و شیوع بیماری
  • 51. رابطه بین عوامل محیطی و شیوع بیماری
  • 52. هیستوگرام‌ها برای نمایش توزیع فراوانی
  • 53. توزیع فراوانی سن مبتلایان
  • 54. توزیع فراوانی شدت بیماری
  • 55. نمودارهای جعبه‌ای برای نمایش و مقایسه توزیع داده‌ها
  • 56. مقایسه توزیع سن مبتلایان در مناطق مختلف
  • 57. مقایسه توزیع شدت بیماری بین گروه‌های درمانی
  • 58. نقشه‌های حرارتی برای نمایش الگوهای مکانی
  • 59. الگوهای شیوع بیماری در مناطق جغرافیایی
  • 60. رابطه بین عوامل مکانی و شیوع بیماری
  • 61. نقشه‌های جغرافیایی برای نمایش مکان جغرافیایی شیوع
  • 62. نمایش مناطق با شیوع بالا
  • 63. نمایش نقاط کانون شیوع بیماری
  • 64. نمودارهای حباب‌دار برای نمایش ابعاد چندگانه
  • 65. رابطه بین شدت بیماری، تعداد مبتلایان و منطقه جغرافیایی
  • 66. نمودارهای سه‌بعدی برای نمایش پیچیدگی داده‌ها
  • 67. نقد و بررسی نمودارهای سه‌بعدی
  • 68. ملاحظات اخلاقی در بصری‌سازی داده‌های سلامت
  • 69. حفظ حریم خصوصی بیماران
  • 70. سوءاستفاده از داده‌ها
  • 71. انتقال اطلاعات نادرست
  • 72. کار با کتابخانه Matplotlib
  • 73. ساخت نمودارهای خطی پایه
  • 74. سفارشی‌سازی نمودارهای خطی (رنگ، ضخامت خط، نوع خط)
  • 75. افزودن عنوان و برچسب محورها
  • 76. کار با کتابخانه Seaborn
  • 77. نمودارهای آماری پیشرفته با Seaborn
  • 78. رسم نمودارهای میله‌ای و هیستوگرام با Seaborn
  • 79. نمودارهای توزیع با Seaborn (KDE plots)
  • 80. کار با کتابخانه Plotly
  • 81. نمودارهای تعاملی (Interactive Charts)
  • 82. ساخت نمودارهای تعاملی با Plotly
  • 83. کار با نقشه‌های جغرافیایی در Plotly
  • 84. نکات پیشرفته در بصری‌سازی داده
  • 85. استفاده از انیمیشن در نمودارها
  • 86. ساخت داشبوردهای بصری (Dashboards)
  • 87. ابزارهای ساخت داشبورد (مانند Dash)
  • 88. اصول طراحی داشبورد اثربخش
  • 89. ارزیابی و اعتبارسنجی نمودارها
  • 90. تست خوانایی و درک نمودارها
  • 91. بازخورد گرفتن از مخاطبان
  • 92. ملاحظات ویژه در نمایش شیوع بیماری‌های واگیردار
  • 93. نمایش سرعت انتشار بیماری
  • 94. نمایش گروه‌های پرخطر
  • 95. نمایش اثربخشی اقدامات کنترلی
  • 96. نمایش سناریوهای مختلف آینده
  • 97. ملاحظات ویژه در نمایش بیماری‌های مزمن
  • 98. نمایش روند طولانی‌مدت بیماری
  • 99. نمایش تأثیر عوامل سبک زندگی
  • 100. نمایش پیامدهای بلندمدت بیماری
تگ‌ها: Data Analysis Data Science Data Visualization Disease Spread Epidemiology Programming Statistical Charts برنامه نویسی بصری‌سازی داده بهداشت عمومی پایتون تجزیه و تحلیل داده شیوع بیماری علم داده نمودار آماری

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.