کتاب تحلیل داده‌های بزرگ در اپیدمیولوژی مزمن با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل داده‌های بزرگ در اپیدمیولوژی مزمن

موضوع کلی: علوم داده و فناوری‌های نوین در نظام سلامت

موضوع میانی: تحلیل داده‌های سلامت مزمن

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر اپیدمیولوژی مزمن و داده‌های بزرگ
• 2. جمع‌آوری داده‌های سلامت و منابع موجود
• 3. پیش‌پردازش و پاکسازی داده‌های اپیدمیولوژیک
• 4. مبانی برنامه‌نویسی Python برای تحلیل داده
• 5. آشنایی با کتابخانه‌های Pandas و NumPy
• 6. تجسم داده‌ها با Matplotlib و Seaborn
• 7. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده رابطه‌ای و SQL
• 8. استخراج داده‌ها از پایگاه‌های داده با SQL
• 9. مفاهیم آمار توصیفی و کاربرد آن در اپیدمیولوژی
• 10. آمار استنباطی و آزمون فرضیه‌ها
• 11. رگرسیون خطی ساده و چندگانه در اپیدمیولوژی
• 12. مدل‌های رگرسیون لجستیک برای داده‌های دودویی
• 13. تحلیل بقا و منحنی‌های Kaplan-Meier
• 14. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و کاربرد آن در اپیدمیولوژی
• 15. الگوریتم‌های طبقه‌بندی در یادگیری ماشین
• 16. الگوریتم‌های خوشه‌بندی در یادگیری ماشین
• 17. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
• 18. کاهش ابعاد داده‌ها با PCA و t-SNE
• 19. انتخاب ویژگی و مهندسی ویژگی
• 20. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی و الگوهای پنهان
• 21. تحلیل سری‌های زمانی در اپیدمیولوژی
• 22. مدل‌های ARIMA و پیش‌بینی روند بیماری‌ها
• 23. تحلیل شبکه‌های اجتماعی و ارتباطات در سلامت
• 24. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP) و داده‌های متنی
• 25. استخراج اطلاعات از متون پزشکی با NLP
• 26. تحلیل احساسات در رسانه‌های اجتماعی و سلامت عمومی
• 27. مقدمه‌ای بر داده‌های ژنومیک و بیوانفورماتیک
• 28. تحلیل داده‌های ژنومی با استفاده از R
• 29. تحلیل داده‌های تصویربرداری پزشکی
• 30. مقدمه‌ای بر داده‌های حسگر پوشیدنی (Wearable Sensors)
• 31. تحلیل داده‌های حسگر پوشیدنی برای پایش سلامت
• 32. مفاهیم حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در اپیدمیولوژی
• 33. استانداردهای داده‌های سلامت و قابلیت همکاری
• 34. تحلیل داده‌های بزرگ با Apache Spark
• 35. مقدمه‌ای بر Hadoop و اکوسیستم آن
• 36. مقایسه ابزارهای تحلیل داده‌های بزرگ
• 37. کاربرد ابزارهای ابری در تحلیل داده‌های بزرگ
• 38. تحلیل داده‌های مکانی و نقشه‌برداری در اپیدمیولوژی
• 39. تحلیل داده‌های جغرافیایی با GIS
• 40. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی بیماری و پیش‌بینی اپیدمی‌ها
• 41. تهیه داشبوردهای تعاملی با Tableau یا Power BI
• 42. تفسیر نتایج تحلیل داده و گزارش‌نویسی
• 43. اخلاق در تحلیل داده‌های سلامت
• 44. چالش‌ها و آینده تحلیل داده‌های بزرگ در اپیدمیولوژی مزمن
• 45. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های دیابت با داده‌های بزرگ