اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی **پیش‌بینی کووید-19: یک مطالعه دو ساله بر اساس داده‌های قبرس و بررسی عوامل موثر**

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب **پیش‌بینی کووید-19: یک مطالعه دو ساله بر اساس داده‌های قبرس و بررسی عوامل موثر**

موضوع کلی: **علم داده و مدل‌سازی بیماری‌های همه‌گیر**

موضوع میانی: **مدل‌سازی پیش‌بینی همه‌گیری با استفاده از داده‌های ناهمگن**

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه‌ای بر علم داده و سلامت عمومی
• 2. چرا مدل‌سازی بیماری‌های همه‌گیر مهم است؟
• 3. مفاهیم اساسی اپیدمیولوژی: شیوع، بروز، نرخ مرگ و میر
• 4. تاریخچه پاندومی‌ها و درس‌های آموخته شده
• 5. جایگاه علم داده در مدیریت بحران‌های سلامت
• 6. مروری بر مقاله الهام‌بخش دوره
• 7. اهداف و ساختار دوره آموزشی
• 8. آشنایی با ابزارهای مورد نیاز (پایتون، R، کتابخانه‌های اصلی)
• 9. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی ریاضی و آماری در اپیدمیولوژی
• 10. چالش‌های پیش‌بینی همه‌گیری‌ها و عدم قطعیت‌ها
• 11. مروری جامع بر ویروس SARS-CoV-2 و بیماری COVID-19
• 12. مکانیزم انتقال و عوامل خطر COVID-19
• 13. علائم بالینی و سیر بیماری COVID-19
• 14. اقدامات پیشگیرانه و کنترلی (واکسیناسیون، ماسک، فاصله فیزیکی)
• 15. تاثیر COVID-19 بر جوامع و اقتصاد جهانی
• 16. مقدمه‌ای بر داده‌های ناهمگن در مدل‌سازی همه‌گیر
• 17. انواع منابع داده‌های سلامت: تست‌ها، موارد، بستری، مرگ و میر
• 18. داده‌های تحرک و جابه‌جایی: GPS، داده‌های تلفن همراه
• 19. داده‌های اجتماعی و اقتصادی: تراکم جمعیت، سطح درآمد
• 20. داده‌های شبکه‌های اجتماعی: توییتر، فیس‌بوک، روندهای جستجو
• 21. داده‌های آب و هوایی و محیطی: دما، رطوبت، آلودگی
• 22. داده‌های مربوط به سیاست‌های عمومی و مداخلات دولتی
• 23. داده‌های جمعیت‌شناختی و جغرافیایی
• 24. چالش‌های جمع‌آوری داده‌های ناهمگن از منابع مختلف
• 25. روش‌های API برای دسترسی به داده‌ها
• 26. پاکسازی داده‌ها: شناسایی و مدیریت مقادیر گمشده
• 27. مدیریت داده‌های پرت (Outliers) و ناسازگاری‌ها
• 28. یکپارچه‌سازی داده‌ها از منابع ناهمگن
• 29. نرمال‌سازی و مقیاس‌بندی داده‌ها
• 30. مهندسی ویژگی‌ها (Feature Engineering) برای داده‌های زمانی
• 31. تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA): خلاصه‌سازی آماری
• 32. بصری‌سازی داده‌ها: نمودارهای روند، هیستوگرام، نقشه‌ها
• 33. شناسایی الگوها و روندهای زمانی در داده‌های COVID-19
• 34. تحلیل همبستگی و علیت بین متغیرهای مختلف
• 35. مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی: تعاریف و مفاهیم پایه
• 36. اجزای سری‌های زمانی: روند، فصلی، نویز
• 37. مفهوم ایستایی (Stationarity) و اهمیت آن
• 38. آزمون‌های ایستایی: Dickey-Fuller افزوده
• 39. مدل‌های هموارسازی نمایی (Exponential Smoothing)
• 40. مفهوم خودهمبستگی (Autocorrelation)
• 41. توابع ACF و PACF برای شناسایی ساختار سری‌های زمانی
• 42. مدل‌های ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average)
• 43. انتخاب مرتبه مناسب برای مدل‌های ARIMA (p, d, q)
• 44. مدل‌های SARIMA برای سری‌های زمانی فصلی
• 45. پیاده‌سازی مدل‌های کلاسیک سری‌های زمانی در پایتون
• 46. معیارهای ارزیابی مدل‌های سری‌های زمانی: RMSE, MAE, MAPE
• 47. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین برای پیش‌بینی
• 48. مدل رگرسیون خطی و رگرسیون چندگانه
• 49. تکنیک‌های منظم‌سازی: رگرسیون Lasso و Ridge
• 50. مدل‌های درخت تصمیم و جنگل تصادفی
• 51. مقدمه‌ای بر مدل‌های Boosting: Gradient Boosting
• 52. مدل‌های XGBoost و LightGBM برای پیش‌بینی
• 53. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) برای مسائل رگرسیون
• 54. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) پایه
• 55. مفاهیم پیش‌بینی چند مرحله‌ای (Multi-step forecasting)
• 56. اعتبار سنجی متقابل سری‌های زمانی (Time Series Cross-Validation)
• 57. انتخاب ویژگی و روش‌های کاهش ابعاد
• 58. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در مدل‌های یادگیری ماشین
• 59. معرفی کتابخانه Prophet فیس‌بوک برای پیش‌بینی
• 60. اجزا و تنظیمات مدل Prophet
• 61. استفاده از متغیرهای برون‌زا (Exogenous Variables) در Prophet
• 62. مقایسه مدل‌های ML با مدل‌های سری‌های زمانی کلاسیک
• 63. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در سری‌های زمانی
• 64. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و محدودیت‌های آن‌ها
• 65. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت بلندمدت (LSTM)
• 66. واحدهای بازگشتی دروازه‌دار (GRU)
• 67. معماری‌های Encoder-Decoder برای پیش‌بینی
• 68. شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) برای سری‌های زمانی
• 69. مقدمه‌ای بر مدل‌های Transformer و مکانیزم توجه
• 70. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های یادگیری عمیق
• 71. پیاده‌سازی LSTM/GRU با فریم‌ورک‌های Keras/PyTorch
• 72. چالش‌ها و ملاحظات در استفاده از یادگیری عمیق برای پیش‌بینی
• 73. استراتژی‌های ادغام داده‌های ناهمگن در مدل‌سازی پیش‌بینی
• 74. استفاده از ویژگی‌های استخراج شده از منابع مختلف
• 75. مدل‌های ترکیبی (Hybrid Models): ML + DL, ARIMA + ML
• 76. معرفی روش‌های Ensemble Learning (یادگیری جمعی)
• 77. Bagging و Boosting در Ensemble Learning
• 78. روش‌های Stacking و Blending برای پیش‌بینی
• 79. میانگین‌گیری و وزن‌دهی خروجی مدل‌ها
• 80. طراحی یک سیستم پیش‌بینی مبتنی بر چندین مدل
• 81. چالش‌های مقیاس‌پذیری و پیچیدگی مدل‌های Ensemble
• 82. مزایای استفاده از داده‌های ناهمگن در بهبود دقت پیش‌بینی
• 83. معرفی داده‌های COVID-19 قبرس (بر اساس مطالعه مقاله)
• 84. روش‌های جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های قبرس
• 85. تحلیل عوامل موثر در گسترش کووید-19 در قبرس (مطالعه موردی)
• 86. مدل‌سازی اولیه پیش‌بینی موارد روزانه در قبرس
• 87. ارزیابی و مقایسه مدل‌های مختلف بر روی داده‌های قبرس
• 88. تحلیل حساسیت مدل‌ها به تغییرات پارامترهای ورودی
• 89. پیش‌بینی پیامدهای طولانی‌مدت (۲ ساله) بر اساس مطالعه
• 90. بررسی تاثیر سیاست‌های دولتی و مداخلات در قبرس
• 91. مقایسه نتایج مدل‌سازی قبرس با مطالعات منطقه‌ای و جهانی
• 92. استخراج بینش‌ها و توصیه‌ها برای سیاست‌گذاران محلی
• 93. معیارهای ارزیابی پیشرفته: Prediction Intervals
• 94. مدل‌سازی عدم قطعیت با استفاده از Quantile Regression
• 95. ارزیابی robustness و bias مدل‌های پیش‌بینی
• 96. مدیریت عدم قطعیت در پیش‌بینی‌های اپیدمیولوژیک
• 97. مقدمه‌ای بر توضیح‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی (XAI)
• 98. تکنیک‌های توضیح‌پذیری برای مدل‌های پیش‌بینی
• 99. اصول استقرار مدل‌های پیش‌بینی در سیستم‌های عملیاتی
• 100. مانیتورینگ و به‌روزرسانی مداوم مدل‌ها در دنیای واقعی