کتاب ارتقاء مهارت‌های تحلیلی داده در انفورماتیک سلامت
, ,

کتاب ارتقاء مهارت‌های تحلیلی داده در انفورماتیک سلامت

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000023291 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب ارتقاء مهارت‌های تحلیلی داده در انفورماتیک سلامت

موضوع کلی: توسعه حرفه‌ای مداوم در انفورماتیک سلامت

موضوع میانی: مهارت‌های کلیدی برای انفورماتیک سلامت

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر انفورماتیک سلامت و تحلیل داده
  • 2. نقش تحلیل داده در تصمیم‌گیری در انفورماتیک سلامت
  • 3. اهمیت مهارت‌های تحلیلی برای متخصصان انفورماتیک سلامت
  • 4. مروری بر مفاهیم کلیدی تحلیل داده
  • 5. انواع داده در انفورماتیک سلامت (بالینی، اداری، تحقیقاتی)
  • 6. منابع داده در انفورماتیک سلامت (EHR، LIS، PACS، بیمه)
  • 7. مراحل چرخه عمر تحلیل داده
  • 8. تعریف مسئله و تعیین اهداف تحلیلی
  • 9. جمع‌آوری داده‌های مرتبط و با کیفیت
  • 10. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 11. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت (Outliers)
  • 12. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 13. تبدیل داده‌ها برای تحلیل
  • 14. انتخاب روش‌های مناسب تحلیل داده
  • 15. آمار توصیفی پایه (میانگین، میانه، مد، انحراف معیار)
  • 16. آمار استنباطی (آزمون فرض، فواصل اطمینان)
  • 17. مفاهیم احتمال و توزیع‌ها
  • 18. تحلیل رگرسیون (خطی، لجستیک)
  • 19. تحلیل واریانس (ANOVA)
  • 20. آزمون‌های ناپارامتری
  • 21. مصورسازی داده‌ها (Data Visualization)
  • 22. اصول طراحی نمودارهای مؤثر
  • 23. انواع نمودارهای رایج (میله‌ای، خطی، پراکندگی)
  • 24. استفاده از ابزارهای مصورسازی داده (Tableau، Power BI)
  • 25. مصورسازی داده‌های مکانی (GIS)
  • 26. تحلیل سری‌های زمانی در انفورماتیک سلامت
  • 27. تحلیل بقا (Survival Analysis)
  • 28. یادگیری ماشین (Machine Learning) برای تحلیل داده
  • 29. یادگیری نظارت شده (Supervised Learning)
  • 30. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
  • 31. الگوریتم‌های طبقه‌بندی (Classification Algorithms)
  • 32. الگوریتم‌های خوشه‌بندی (Clustering Algorithms)
  • 33. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 34. کاربرد یادگیری ماشین در تشخیص بیماری
  • 35. کاربرد یادگیری ماشین در پیش‌بینی روند بیماری
  • 36. کاربرد یادگیری ماشین در شخصی‌سازی درمان
  • 37. مدیریت و انبار داده (Data Warehousing)
  • 38. مفاهیم پایگاه داده رابطه‌ای
  • 39. طراحی مدل‌های داده‌ای
  • 40. مفاهیم OLAP و OLTP
  • 41. استخراج داده (Data Mining)
  • 42. تکنیک‌های استخراج الگوهای پرتکرار (Frequent Pattern Mining)
  • 43. قوانین وابستگی (Association Rules)
  • 44. یادگیری قوانین وابستگی
  • 45. تحلیل شبکه‌های اجتماعی در انفورماتیک سلامت
  • 46. تحلیل متن و پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 47. کاربرد NLP در استخراج اطلاعات از متون بالینی
  • 48. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) در بازخوردهای بیماران
  • 49. مدیریت کیفیت داده (Data Quality Management)
  • 50. شاخص‌های کیفیت داده (دقت، کامل بودن، سازگاری)
  • 51. روش‌های ارزیابی کیفیت داده
  • 52. تکنیک‌های بهبود کیفیت داده
  • 53. امنیت و حریم خصوصی داده‌ها در انفورماتیک سلامت
  • 54. قوانین و مقررات مرتبط (مانند HIPAA)
  • 55. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده‌های سلامت
  • 56. کدگذاری داده‌های بالینی (ICD، SNOMED CT)
  • 57. استانداردهای تبادل داده سلامت (HL7)
  • 58. استفاده از داده‌های بزرگ (Big Data) در انفورماتیک سلامت
  • 59. چالش‌های تحلیل داده‌های بزرگ
  • 60. تکنولوژی‌های Big Data (Hadoop، Spark)
  • 61. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 62. یادگیری نیمه نظارت شده (Semi-Supervised Learning)
  • 63. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 64. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 65. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 66. ارزیابی مدل‌های تحلیلی
  • 67. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی (دقت، حساسیت، ویژگی)
  • 68. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون (MSE، R-squared)
  • 69. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 70. تفسیر نتایج مدل‌های تحلیلی
  • 71. ارتباط نتایج با اهداف تحلیلی
  • 72. ارائه یافته‌های تحلیلی به ذی‌نفعان
  • 73. ارتباطات مؤثر در انفورماتیک سلامت
  • 74. داستان‌سرایی با داده (Data Storytelling)
  • 75. استفاده از داشبوردهای مدیریتی
  • 76. تحلیل داده‌های سلامت جمعیت (Population Health Analytics)
  • 77. تحلیل داده‌های مالی و اداری در سلامت
  • 78. تحلیل داده‌های تحقیقات بالینی
  • 79. تحلیل داده‌های ژنومیک و زیست‌انفورماتیک
  • 80. کاربرد بلاکچین در امنیت داده‌های سلامت
  • 81. مفاهیم هوش مصنوعی (AI) در انفورماتیک سلامت
  • 82. تفاوت AI و Machine Learning
  • 83. سیستم‌های خبره (Expert Systems)
  • 84. پردازش تصویر پزشکی با استفاده از Deep Learning
  • 85. تشخیص زودهنگام بیماری‌ها با استفاده از داده
  • 86. پیش‌بینی شیوع بیماری‌های واگیردار
  • 87. بهینه‌سازی فرآیندهای بالینی با تحلیل داده
  • 88. مدیریت موجودی دارویی با تحلیل داده
  • 89. بهبود تجربه بیمار از طریق تحلیل داده
  • 90. ارزیابی اثربخشی مداخلات درمانی
  • 91. تحلیل روند هزینه‌های سلامت
  • 92. شناسایی الگوهای تقلب در بیمه سلامت
  • 93. مدل‌سازی ریسک در انفورماتیک سلامت
  • 94. کاربرد تحلیل داده در سلامت از راه دور (Telehealth)
  • 95. چالش‌های پیاده‌سازی تحلیل داده در سازمان‌های سلامت
  • 96. فرهنگ داده‌محور در سازمان‌های سلامت
  • 97. توسعه و نگهداری سیستم‌های تحلیلی
  • 98. مدیریت پروژه در پروژه‌های تحلیلی داده
  • 99. رهبری در تیم‌های تحلیلی داده
  • 100. اخلاق حرفه‌ای در تحلیل داده‌های سلامت

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب ارتقاء مهارت‌های تحلیلی داده در انفورماتیک سلامت”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا