کتاب آموزش کاربردی تحلیل داده‌های تغذیه‌ای و سلامت با استفاده از پایتون (Python for Nutritional Data Science) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
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 آموزش کاربردی تحلیل داده‌های تغذیه‌ای و سلامت با استفاده از پایتون (Python for Nutritional Data Science)

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل آماری (Data Science & Statistical Analysis)

موضوع میانی: تحلیل داده‌های حوزه سلامت و تغذیه (Nutritional Data Analysis)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده و نقش آن در ارتقای سلامت جامعه
  • 2. آشنایی با محیط برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه‌های تحلیل داده
  • 3. مبانی جمع‌آوری و پاک‌سازی داده‌های تغذیه‌ای
  • 4. ساختار داده‌ها در علوم تغذیه و سلامت
  • 5. آشنایی با کتابخانه پانداس برای مدیریت جداول اطلاعاتی
  • 6. بارگذاری و پیش‌پردازش داده‌های مربوط به ترکیبات غذایی
  • 7. شناسایی و مدیریت مقادیر مفقود در مجموعه داده‌های سلامت
  • 8. تحلیل آماری توصیفی شاخص‌های انرژی و مواد مغذی
  • 9. کاربرد کتابخانه نامپای در محاسبات عددی تغذیه‌ای
  • 10. بصری‌سازی داده‌های تغذیه‌ای با استفاده از متپلات‌لیب
  • 11. ترسیم نمودارهای توزیع کالری و گروه‌های غذایی
  • 12. تحلیل همبستگی میان مواد مغذی و شاخص‌های سلامت
  • 13. استخراج ویژگی‌های کلیدی از پایگاه داده‌های مواد غذایی
  • 14. بررسی الگوی مصرف انرژی در رژیم‌های غذایی استاندارد
  • 15. تحلیل داده‌های مربوط به ریزمغذی‌ها و ویتامین‌ها
  • 16. پیاده‌سازی توابع محاسبه شاخص توده بدنی در پایتون
  • 17. تحلیل رابطه بین تنوع غذایی و سلامت عمومی
  • 18. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی پیش‌بینانه
  • 19. مبانی آمار استنباطی در تحلیل‌های تغذیه‌ای
  • 20. آزمون فرضیه‌ها در داده‌های سلامت و تغذیه
  • 21. بررسی روند تغییرات ارزش غذایی در فرآیندهای طبخ سنتی
  • 22. تحلیل داده‌های مربوط به افزودنی‌های مجاز و استاندارد
  • 23. خوشه‌بندی مواد غذایی بر اساس پروفایل سلامت
  • 24. بکارگیری یادگیری ماشین برای دسته‌بندی کیفیت تغذیه‌ای
  • 25. ارزیابی دقت مدل‌های پیش‌بینی در داده‌های زیستی
  • 26. گزارش‌نویسی علمی و ارائه نتایج تحلیل داده‌های سلامت
  • 27. اخلاق در تحلیل داده‌های سلامت و حریم خصوصی کاربران
  • 28. رعایت استانداردهای وزارت بهداشت در پردازش داده‌های تغذیه‌ای
  • 29. مستندسازی کدهای پایتون برای پروژه‌های تحلیل سلامت
  • 30. پروژه نهایی: طراحی سامانه تحلیل هوشمند رژیم غذایی سالم
تگ‌ها: آموزش پایتون برنامه‌نویسی پایتون پایتون در علوم داده پردازش داده‌های تغذیه‌ای تحلیل آماری تحلیل تغذیه تحلیل داده با پایتون داده‌کاوی سلامت علم داده‌ها علوم داده

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.