فلش‌کارت‌های آموزشی تحلیل و بصری‌سازی داده‌های کووید-۱۹ با استفاده از Plotly

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل و بصری‌سازی داده‌های کووید-۱۹ با استفاده از Plotly

موضوع کلی: تحلیل داده و بصری‌سازی آماری

موضوع میانی: تحلیل داده‌های بهداشتی و پزشکی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های بهداشتی
• 2. آشنایی با داده‌های کووید-۱۹
• 3. منابع داده‌های همه‌گیری
• 4. مفاهیم آماری پایه در تحلیل داده
• 5. میانگین، میانه و مد در داده‌های بهداشتی
• 6. انحراف معیار و واریانس در داده‌های سلامت
• 7. توزیع‌های آماری در آمار زیستی
• 8. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی پایتون
• 9. نصب و راه‌اندازی محیط پایتون
• 10. کار با کتابخانه NumPy
• 11. آرایه‌های NumPy و عملیات بر روی آن‌ها
• 12. مقدمه‌ای بر کتابخانه Pandas
• 13. ساختار داده DataFrame در Pandas
• 14. خواندن و نوشتن داده‌ها در Pandas
• 15. پاکسازی داده‌های ناقص و پرت
• 16. مدیریت داده‌های گم‌شده
• 17. شناسایی و حذف داده‌های پرت
• 18. مقدمه‌ای بر بصری‌سازی داده‌ها
• 19. اهمیت بصری‌سازی در تحلیل داده‌های سلامت
• 20. مقدمه‌ای بر کتابخانه Plotly
• 21. نصب و راه‌اندازی Plotly
• 22. انواع نمودارها در Plotly
• 23. نمودارهای خطی برای روندها
• 24. نمودارهای میله‌ای برای مقایسه
• 25. نمودارهای پراکندگی برای روابط
• 26. نمودارهای هیستوگرام برای توزیع
• 27. نمودارهای جعبه‌ای برای خلاصه‌سازی
• 28. رنگ‌بندی و برچسب‌گذاری نمودارها
• 29. تنظیمات پیشرفته نمودارها در Plotly
• 30. ایجاد داشبوردهای تعاملی
• 31. مقدمه‌ای بر تحلیل آماری پیشرفته
• 32. آزمون فرض آماری
• 33. آزمون t برای مقایسه میانگین‌ها
• 34. آزمون کای‌دو برای داده‌های دسته‌ای
• 35. رگرسیون خطی ساده
• 36. رگرسیون خطی چندگانه
• 37. تحلیل واریانس (ANOVA)
• 38. کاربرد آمار در تحلیل همه‌گیری‌ها
• 39. مفاهیم اپیدمیولوژی
• 40. شاخص‌های کلیدی در همه‌گیری‌ها
• 41. نرخ ابتلا و مرگ‌ومیر
• 42. نرخ شیوع و بروز
• 43. تحلیل زمانی داده‌های کووید-۱۹
• 44. نمودارهای خطی روند جهانی کووید-۱۹
• 45. بصری‌سازی داده‌های روزانه و هفتگی
• 46. مقایسه روند در کشورهای مختلف
• 47. بصری‌سازی توزیع جغرافیایی موارد
• 48. نقشه‌های حرارتی شیوع بیماری
• 49. تحلیل داده‌های جمعیتی کووید-۱۹
• 50. تأثیر سن بر شدت بیماری
• 51. تأثیر جنسیت بر ابتلا
• 52. تحلیل داده‌های مربوط به عوامل خطر
• 53. ارتباط بیماری‌های زمینه‌ای با کووید-۱۹
• 54. بصری‌سازی داده‌های بستری در بیمارستان
• 55. نمودارهای مقایسه‌ای ظرفیت بیمارستان‌ها
• 56. تحلیل داده‌های مربوط به واکسیناسیون
• 57. نرخ واکسیناسیون در گروه‌های سنی
• 58. تأثیر واکسیناسیون بر کاهش مرگ‌ومیر
• 59. بصری‌سازی داده‌های آزمایشگاهی
• 60. حساسیت و ویژگی تست‌های تشخیصی
• 61. تحلیل داده‌های اثرات بلندمدت کووید-۱۹
• 62. مفاهیم Long COVID
• 63. بصری‌سازی داده‌های مرتبط با Long COVID
• 64. تحلیل داده‌های مداخله‌ای
• 65. تأثیر محدودیت‌ها بر شیوع بیماری
• 66. بصری‌سازی داده‌های اثربخشی درمان‌ها
• 67. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در تحلیل سلامت
• 68. کاربرد یادگیری ماشین در پیش‌بینی همه‌گیری
• 69. مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر داده
• 70. بصری‌سازی نتایج مدل‌های پیش‌بینی
• 71. تحلیل احساسات از گزارش‌های خبری
• 72. اخبار و اطلاعات نادرست در همه‌گیری‌ها
• 73. بصری‌سازی داده‌های مربوط به اخبار جعلی
• 74. اخلاق در تحلیل داده‌های بهداشتی
• 75. حریم خصوصی داده‌های پزشکی
• 76. امنیت داده‌ها در سیستم‌های سلامت
• 77. مسئولیت‌پذیری در تحلیل داده‌ها
• 78. کاربرد Plotly در گزارش‌دهی رسمی
• 79. ایجاد گزارش‌های تعاملی برای سیاست‌گذاران
• 80. ارائه یافته‌های علمی با نمودارهای Plotly
• 81. توسعه داشبوردهای سلامت عمومی
• 82. پیاده‌سازی شاخص‌های کلیدی سلامت
• 83. بصری‌سازی داده‌های سلامت منطقه‌ای
• 84. تحلیل روندهای بلندمدت سلامت
• 85. پیش‌بینی نیازهای آینده سلامت
• 86. ارزیابی اثربخشی برنامه‌های سلامت
• 87. ملاحظات قانونی در تحلیل داده‌های سلامت
• 88. مقررات مربوط به داده‌های پزشکی
• 89. رعایت اصول اخلاقی در تحقیق
• 90. آموزش مستمر در حوزه تحلیل داده
• 91. آخرین پیشرفت‌ها در بصری‌سازی داده
• 92. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل سلامت
• 93. مقدمه‌ای بر داده‌های بزرگ در سلامت
• 94. چالش‌های تحلیل داده‌های عظیم
• 95. آینده تحلیل داده‌های پزشکی
• 96. فصل پایانی: جمع‌بندی و گام‌های بعدی