کتاب صوتی آموزش کاربردی تحلیل داده‌های تغذیه‌ای و سلامت با استفاده از پایتون (Python for Nutritional Data Science)

🎓 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

• 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