دوره تحلیل داده‌های بالینی با پایتون برای پیش‌بینی بیماری همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل داده‌های بالینی با پایتون برای پیش‌بینی بیماری

موضوع کلی: اتوماسیون با پایتون

موضوع میانی: اتوماسیون در حوزه تشخیص پزشکی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه و آشنایی با پایتون برای تحلیل داده‌های بالینی
• 2. نصب و پیکربندی محیط پایتون (Anaconda, Jupyter)
• 3. مبانی زبان پایتون: متغیرها، انواع داده و عملگرها
• 4. ساختارهای داده در پایتون: لیست‌ها، تاپل‌ها، دیکشنری‌ها و مجموعه‌ها
• 5. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های کلیدی: NumPy و Pandas
• 6. عملیات پایه با NumPy: آرایه‌ها و محاسبات عددی
• 7. فیلتر کردن و انتخاب داده در NumPy
• 8. مقدمه‌ای بر Pandas: ساختار DataFrame
• 9. ساخت DataFrame از منابع مختلف (CSV, Excel, دیتابیس)
• 10. نمایش و بررسی اولیه داده‌ها در Pandas (head, tail, info, describe)
• 11. مدیریت داده‌های گمشده (Missing Data): شناسایی و روش‌های پر کردن
• 12. مدیریت داده‌های گمشده (Missing Data): حذف داده‌های گمشده
• 13. پاکسازی داده‌های پرت (Outliers): شناسایی و روش‌های حذف/تبدیل
• 14. پاکسازی داده‌های پرت (Outliers): تکنیک‌های مبتنی بر IQR و Z-score
• 15. تغییر شکل و تبدیل داده‌ها: تغییر نام ستون‌ها، حذف ستون‌ها
• 16. تغییر شکل و تبدیل داده‌ها: تغییر نوع داده ستون‌ها
• 17. تغییر شکل و تبدیل داده‌ها: اضافه کردن ستون‌های جدید
• 18. تجمیع و گروه‌بندی داده‌ها با Pandas (groupby)
• 19. عملیات تجمعی (Aggregation) روی گروه‌ها
• 20. ترکیب داده‌ها: ادغام (Merge) و اتصال (Join) DataFrames
• 21. ترکیب داده‌ها: Concatenation (الحاق) DataFrames
• 22. کار با داده‌های متنی (Text Data): پیش‌پردازش اولیه
• 23. کار با داده‌های متنی: حذف علائم نگارشی و تبدیل به حروف کوچک
• 24. کار با داده‌های متنی: توکنایزیشن (Tokenization) و حذف کلمات پرتکرار
• 25. کار با داده‌های متنی: تبدیل متن به بردارهای عددی (Bag-of-Words)
• 26. کار با داده‌های متنی: TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)
• 27. مقدمه‌ای بر مصورسازی داده‌ها (Data Visualization)
• 28. استفاده از Matplotlib برای نمودارهای پایه
• 29. ایجاد نمودارهای خطی، میله‌ای و هیستوگرام با Matplotlib
• 30. تنظیمات پیشرفته در Matplotlib: عنوان، برچسب‌ها، محدوده‌ها
• 31. مقدمه‌ای بر Seaborn برای مصورسازی آماری
• 32. ایجاد نمودارهای توزیع (Distribution Plots) با Seaborn
• 33. نمودارهای رابطه‌ای (Relationship Plots) با Seaborn: scatterplot, lineplot
• 34. نمودارهای طبقه‌بندی (Categorical Plots) با Seaborn: countplot, barplot
• 35. نمودارهای Heatmap و Pairplot برای درک روابط چندگانه
• 36. مصورسازی داده‌های بالینی: نمودار توزیع پارامترهای حیاتی
• 37. مصورسازی داده‌های بالینی: نمودار مقایسه گروه‌ها
• 38. مصورسازی داده‌های بالینی: نمودارهای ارتباط بین علائم و بیماری
• 39. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین (Machine Learning)
• 40. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• 41. انتخاب ویژگی (Feature Selection): اهمیت ویژگی‌ها
• 42. انتخاب ویژگی: روش‌های مبتنی بر فیلتر (Filter Methods)
• 43. انتخاب ویژگی: روش‌های مبتنی بر Wrapper (Wrapper Methods)
• 44. انتخاب ویژگی: روش‌های مبتنی بر Embedded (Embedded Methods)
• 45. مهندسی ویژگی (Feature Engineering): ساخت ویژگی‌های جدید
• 46. مهندسی ویژگی: تبدیل ویژگی‌های دسته‌ای به عددی (One-Hot Encoding)
• 47. مهندسی ویژگی: رمزگذاری ترتیبی (Ordinal Encoding)
• 48. مهندسی ویژگی: مقیاس‌بندی ویژگی‌ها (Feature Scaling)
• 49. مهندسی ویژگی: استانداردسازی (StandardScaler)
• 50. مهندسی ویژگی: نرمال‌سازی (MinMaxScaler)
• 51. مقدمه‌ای بر مدل‌های طبقه‌بندی (Classification Models)
• 52. رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
• 53. ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machine - SVM)
• 54. درخت تصمیم (Decision Tree)
• 55. جنگل تصادفی (Random Forest)
• 56. گره‌ترین همسایگان (K-Nearest Neighbors - KNN)
• 57. مقدمه‌ای بر مدل‌های رگرسیون (Regression Models)
• 58. رگرسیون خطی (Linear Regression)
• 59. رگرسیون چندجمله‌ای (Polynomial Regression)
• 60. سایر مدل‌های رگرسیون
• 61. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
• 62. معیارهای ارزیابی: دقت (Accuracy)
• 63. معیارهای ارزیابی: صحت (Precision)، بازیابی (Recall)، F1-Score
• 64. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
• 65. منحنی ROC و AUC (Receiver Operating Characteristic Curve)
• 66. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
• 67. معیارهای ارزیابی: خطای میانگین مربعات (MSE)
• 68. معیارهای ارزیابی: ریشه خطای میانگین مربعات (RMSE)
• 69. معیارهای ارزیابی: ضریب تعیین (R-squared)
• 70. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation): k-Fold Cross-Validation
• 71. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 72. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
• 73. جستجوی تصادفی (Random Search)
• 74. مقدمه‌ای بر تحلیل بقا (Survival Analysis)
• 75. تابع بقا (Survival Function) و تابع خطر (Hazard Function)
• 76. آزمون لاگ-رنک (Log-Rank Test)
• 77. مدل کاکس (Cox Proportional Hazards Model)
• 78. کاربرد تحلیل بقا در پیش‌بینی طول عمر بیمار
• 79. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP) در حوزه پزشکی
• 80. استخراج اطلاعات از متون پزشکی (Electronic Health Records)
• 81. تشخیص بیماری از روی توضیحات بیمار
• 82. پیش‌بینی عوارض جانبی داروها از متون
• 83. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 84. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای تصاویر پزشکی
• 85. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM برای داده‌های متوالی
• 86. شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی بیماری
• 87. کاربرد یادگیری عمیق در تشخیص زودهنگام بیماری
• 88. اخلاق در تحلیل داده‌های بالینی و حفظ حریم خصوصی
• 89. ملاحظات اخلاقی در استفاده از داده‌های بیماران
• 90. امنیت داده‌ها و روش‌های ناشناس‌سازی
• 91. چالش‌ها و فرصت‌های آینده در تحلیل داده‌های بالینی
• 92. کاربرد پایتون در پروژه‌های واقعی بالینی (مطالعه موردی)
• 93. پروژه عملی: پیش‌بینی ریسک بیماری قلبی
• 94. پروژه عملی: پیش‌بینی احتمال بستری مجدد بیمار
• 95. پروژه عملی: دسته‌بندی تصاویر پزشکی (مثال ساده)
• 96. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در مسیر یادگیری