کتاب تحلیل داده‌های بزرگ در ردیابی بیماری‌ها با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل داده‌های بزرگ در ردیابی بیماری‌ها

موضوع کلی: مدل‌سازی و کنترل شبکه‌های اپیدمی

موضوع میانی: استفاده از داده‌های بزرگ در اپیدمی‌شناسی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های بزرگ و اپیدمی‌شناسی
• 2. جمع‌آوری داده‌های بهداشتی: منابع و روش‌ها
• 3. کیفیت داده‌ها و پاکسازی اطلاعات بهداشتی
• 4. آمار توصیفی در تحلیل بیماری‌ها
• 5. مبانی احتمال و کاربرد آن در بیماری‌شناسی
• 6. مقدمات یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌های بهداشتی
• 7. رگرسیون خطی و پیش‌بینی شیوع بیماری
• 8. رگرسیون لجستیک و مدل‌سازی خطر بیماری
• 9. روش‌های خوشه‌بندی و شناسایی الگوهای بیماری
• 10. تحلیل سری‌های زمانی و پیش‌بینی روند بیماری
• 11. مقدمه‌ای بر پایگاه داده‌های رابطه‌ای
• 12. SQL برای استخراج اطلاعات بهداشتی
• 13. پایگاه داده‌های NoSQL و کاربرد در داده‌های بزرگ
• 14. ابزارهای تجسم داده‌ها: Tableau، Power BI
• 15. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی R
• 16. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی Python
• 17. کتابخانه‌های R برای تحلیل آماری
• 18. کتابخانه‌های Python برای تحلیل داده‌ها
• 19. پیش‌پردازش داده‌های متنی در حوزه سلامت
• 20. تحلیل احساسات و نظرات بیماران از متون
• 21. مدل‌سازی بیماری‌های عفونی با استفاده از مدل‌های ریاضی
• 22. مدل‌سازی انتقال بیماری و کنترل اپیدمی
• 23. تحلیل شبکه‌های اجتماعی و گسترش بیماری
• 24. تحلیل داده‌های ژنتیکی و ارتباط آن با بیماری‌ها
• 25. تحلیل داده‌های تصویربرداری پزشکی
• 26. یادگیری عمیق و تشخیص بیماری از تصاویر
• 27. روش‌های کاهش ابعاد داده‌ها
• 28. انتخاب ویژگی و بهبود دقت مدل‌ها
• 29. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی بیماری
• 30. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی و استخراج دانش از داده‌های بهداشتی
• 31. قوانین وابستگی و تحلیل سبد خرید در داروها
• 32. تحلیل متوالی الگوها در سوابق پزشکی
• 33. تحلیل متن‌های پزشکی با استفاده از پردازش زبان طبیعی
• 34. مقدمه‌ای بر سیستم‌های خبره در تشخیص بیماری
• 35. کاربرد اینترنت اشیا در جمع‌آوری داده‌های سلامت
• 36. امنیت و حریم خصوصی داده‌های بهداشتی
• 37. چالش‌های اخلاقی در تحلیل داده‌های بزرگ سلامت
• 38. قوانین و مقررات مربوط به داده‌های سلامت در ایران
• 39. مدیریت داده‌های بزرگ: Hadoop و Spark
• 40. پردازش ابری داده‌های بهداشتی
• 41. استفاده از داده‌های بزرگ در تحقیقات دارویی
• 42. تحلیل داده‌های بیمه و هزینه‌های درمان
• 43. پیش‌بینی و مدیریت منابع بیمارستانی با داده‌کاوی
• 44. بهبود کیفیت مراقبت‌های بهداشتی با تحلیل داده‌ها
• 45. تحلیل داده‌های سلامت جمعیت و برنامه‌ریزی بهداشتی