دوره خودکارسازی ورود و پردازش داده‌های بیماران با پایتون همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره خودکارسازی ورود و پردازش داده‌های بیماران با پایتون

موضوع کلی: اتوماسیون با پایتون

موضوع میانی: اتوماسیون در حوزه مهندسی پزشکی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه به خودکارسازی و اهمیت آن در ورود داده‌ها
• 2. آشنایی با زبان برنامه‌نویسی پایتون برای ورود داده‌ها
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون
• 4. مروری بر ساختارهای داده پایه در پایتون (لیست‌ها، دیکشنری‌ها)
• 5. کار با فایل‌های متنی (TXT) برای ورود داده‌ها
• 6. خواندن و نوشتن داده‌ها از فایل‌های CSV
• 7. پردازش داده‌های CSV با کتابخانه pandas
• 8. مقدمه‌ای بر کتابخانه pandas و DataFrames
• 9. ایجاد DataFrames از منابع مختلف
• 10. انتخاب و فیلتر کردن داده‌ها در DataFrames
• 11. مرتب‌سازی و گروه‌بندی داده‌ها
• 12. عملیات اَگریگِیشن (Aggregation) در pandas
• 13. مدیریت داده‌های گمشده (Missing Data)
• 14. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های بیمار
• 15. شناسایی و حذف داده‌های پرت (Outliers)
• 16. تبدیل انواع داده‌ها در DataFrames
• 17. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
• 18. کار با داده‌های تاریخ و زمان در پایتون
• 19. پردازش داده‌های تاریخ و زمان با pandas
• 20. استخراج اطلاعات از تاریخ و زمان
• 21. کار با فایل‌های Excel برای ورود داده‌ها
• 22. خواندن و نوشتن داده‌ها از فایل‌های Excel
• 23. پردازش داده‌های Excel با کتابخانه openpyxl
• 24. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده رابطه‌ای (SQL)
• 25. اتصال به پایگاه داده SQLite با پایتون
• 26. ایجاد جداول و درج داده‌ها در SQLite
• 27. بازیابی و فیلتر کردن داده‌ها از SQLite
• 28. به‌روزرسانی و حذف داده‌ها در SQLite
• 29. مقدمه‌ای بر سیستم‌های مدیریت پایگاه داده (DBMS)
• 30. اتصال به پایگاه داده PostgreSQL با پایتون
• 31. اتصال به پایگاه داده MySQL با پایتون
• 32. کار با کتابخانه SQLAlchemy برای ORM
• 33. مقدمه‌ای بر ورود داده‌ها از طریق فرم‌ها
• 34. طراحی فرم‌های ورود داده با Tkinter
• 35. اعتبارسنجی داده‌های ورودی در فرم‌ها
• 36. ذخیره داده‌های فرم در فایل‌ها
• 37. ذخیره داده‌های فرم در پایگاه داده
• 38. مقدمه‌ای بر خودکارسازی پردازش اسناد
• 39. کار با فایل‌های PDF برای استخراج متن
• 40. کتابخانه‌های پردازش PDF در پایتون (PyPDF2)
• 41. استخراج اطلاعات کلیدی از اسناد PDF
• 42. کار با اسناد Word (DOCX) برای استخراج داده
• 43. کتابخانه‌های پردازش DOCX در پایتون (python-docx)
• 44. استخراج اطلاعات از اسناد Word
• 45. مقدمه‌ای بر تشخیص الگو در متن
• 46. استفاده از عبارات با قاعده (Regular Expressions)
• 47. جستجوی الگوها در رشته‌های متنی
• 48. جایگزینی الگوها در رشته‌های متنی
• 49. کاربرد Regex در اعتبارسنجی داده‌ها
• 50. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 51. مبانی NLP با کتابخانه NLTK
• 52. توکن‌سازی (Tokenization) و حذف کلمات توقف (Stop Words)
• 53. ریشه‌یابی (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization)
• 54. تجزیه و تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) مقدماتی
• 55. کاربرد NLP در پردازش توضیحات بیمار
• 56. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 57. مقدمه‌ای بر API ها برای دریافت داده
• 58. کار با API های عمومی (مانند OpenWeatherMap)
• 59. ارسال درخواست به API ها (GET, POST)
• 60. پردازش پاسخ‌های JSON از API ها
• 61. خودکارسازی دریافت داده از منابع وب (Web Scraping)
• 62. مقدمه‌ای بر کتابخانه BeautifulSoup
• 63. استخراج داده از صفحات HTML
• 64. کار با کتابخانه Requests برای دریافت صفحات وب
• 65. کاربردهای Web Scraping در جمع‌آوری داده‌های پزشکی
• 66. مقدمه‌ای بر امنیت داده‌های بیمار
• 67. اصول اولیه رمزنگاری
• 68. رمزنگاری داده‌ها با کتابخانه cryptography
• 69. رمزگشایی داده‌ها
• 70. مدیریت کلیدهای رمزنگاری
• 71. اصول اولیه احراز هویت (Authentication)
• 72. مدیریت رمزهای عبور (Password Hashing)
• 73. اصول اولیه مجوزدهی (Authorization)
• 74. طراحی پایگاه داده امن برای اطلاعات بیمار
• 75. مستندسازی کد پایتون
• 76. نوشتن کامنت‌های مؤثر
• 77. استفاده از docstrings
• 78. ابزارهای مستندسازی خودکار (Sphinx)
• 79. کنترل نسخه با Git
• 80. مفاهیم Git (repository, commit, branch)
• 81. ایجاد مخزن Git
• 82. انجام کامیت‌های منظم
• 83. مدیریت شاخه‌ها (Branching)
• 84. ادغام شاخه‌ها (Merging)
• 85. نکات پیشرفته در Git
• 86. اصول تست‌نویسی در پایتون
• 87. نوشتن تست‌های واحد (Unit Tests)
• 88. کتابخانه unittest
• 89. فریم‌ورک pytest
• 90. تست‌های یکپارچه‌سازی (Integration Tests)
• 91. دیباگ کردن (Debugging) کد پایتون
• 92. استفاده از debugger
• 93. نکات مؤثر در دیباگ کردن
• 94. بهینه‌سازی عملکرد کد پایتون
• 95. پروفایلینگ (Profiling) کد
• 96. کاهش پیچیدگی الگوریتمی
• 97. استفاده از ساختارهای داده بهینه
• 98. مقدمه‌ای بر داشبوردهای مدیریتی
• 99. بصری‌سازی داده‌ها با Matplotlib
• 100. بصری‌سازی داده‌ها با Seaborn