, ,

کتاب بصری‌سازی داده‌های سلامت روان و رفتار

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 بصری‌سازی داده‌های سلامت روان و رفتار

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: بصری‌سازی داده (Data Visualization)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر بصری‌سازی داده
  • 2. چرا بصری‌سازی داده‌های سلامت روان اهمیت دارد؟
  • 3. آشنایی با انواع داده‌های رفتاری و سلامت روان
  • 4. مفاهیم کلیدی: داده، اطلاعات، دانش و بینش
  • 5. اصول بنیادی طراحی بصری
  • 6. مروری بر ابزارها و کتابخانه‌های پایتون برای بصری‌سازی
  • 7. نصب و راه‌اندازی محیط برنامه‌نویسی (Python, Jupyter, VS Code)
  • 8. اخلاق در بصری‌سازی داده‌های حساس
  • 9. ساختار دوره و پروژه نهایی
  • 10. کار با داده‌های واقعی: معرفی مجموعه داده‌های عمومی سلامت روان
  • 11. مقدمات پایتون برای تحلیل داده
  • 12. آشنایی با کتابخانه NumPy برای عملیات عددی
  • 13. معرفی کتابخانه Pandas: ساختار DataFrame و Series
  • 14. خواندن و نوشتن داده‌ها (CSV, Excel, JSON)
  • 15. پاک‌سازی داده‌ها: مدیریت مقادیر گمشده (Missing Values)
  • 16. پاک‌سازی داده‌ها: شناسایی و داده‌های پرت (Outliers)
  • 17. فیلتر کردن، مرتب‌سازی و گروه‌بندی داده‌ها با Pandas
  • 18. ادغام و ترکیب مجموعه داده‌ها (Merging and Joining)
  • 19. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) برای داده‌های رفتاری
  • 20. مقدمه‌ای بر کتابخانه Matplotlib: معماری و اولین نمودار
  • 21. بصری‌سازی توزیع داده: هیستوگرام و نمودار چگالی
  • 22. نمودارهای میله‌ای (Bar Charts) برای مقایسه دسته‌ها
  • 23. نمودارهای خطی (Line Charts) برای داده‌های سری زمانی (مانند ردیابی خلق و خو)
  • 24. نمودارهای پراکندگی (Scatter Plots) برای بررسی روابط
  • 25. نمودارهای جعبه‌ای (Box Plots) برای نمایش توزیع و نقاط پرت
  • 26. شخصی‌سازی نمودارها: عناوین، برچسب‌ها و راهنما (Legends)
  • 27. کار با رنگ‌ها در بصری‌سازی: تئوری و کاربرد
  • 28. استفاده از زیرنمودارها (Subplots) برای مقایسه‌های چندگانه
  • 29. مقدمه‌ای بر کتابخانه Seaborn برای نمودارهای آماری زیباتر
  • 30. تفاوت‌های Matplotlib و Seaborn و زمان استفاده از هرکدام
  • 31. نمودارهای آماری پیشرفته با Seaborn: Violin Plot و Swarm Plot
  • 32. بصری‌سازی روابط آماری با regplot و lmplot
  • 33. ماتریس همبستگی و بصری‌سازی آن با Heatmap
  • 34. بصری‌سازی داده‌های چندمتغیره با Pair Plot
  • 35. داستان‌سرایی با داده (Data Storytelling): مقدمه
  • 36. شناخت مخاطب: محققان، پزشکان، بیماران و سیاست‌گذاران
  • 37. تعیین پیام اصلی و روایت بصری
  • 38. اصول گشتالت در طراحی بصری
  • 39. کاهش درهم‌ریختگی بصری (Decluttering) و افزایش نسبت داده به جوهر
  • 40. استفاده هوشمندانه از رنگ برای هدایت توجه
  • 41. کاربرد حاشیه‌نویسی (Annotation) برای برجسته‌سازی نکات کلیدی
  • 42. طراحی برای خوانایی و دسترسی‌پذیری (Accessibility)
  • 43. انتخاب نوع نمودار مناسب برای هر سوال تحقیقی
  • 44. جلوگیری از تفسیر نادرست و مغالطه‌های بصری
  • 45. مقدمه‌ای بر بصری‌سازی تعاملی (Interactive Visualization)
  • 46. آشنایی با کتابخانه Plotly Express
  • 47. ایجاد نمودارهای تعاملی پایه: Hover, Zoom, Pan
  • 48. نمودارهای پیشرفته با Plotly: نمودارهای حبابی، Sunburst
  • 49. ساخت داشبوردهای ساده با Plotly
  • 50. مقدمه‌ای بر بصری‌سازی داده‌های مکانی (Geospatial)
  • 51. انواع داده‌های مکانی و کاربرد آن‌ها در سلامت روان
  • 52. نقشه‌های پراکندگی جغرافیایی (Geoscatter Plots) برای نمایش مراکز درمانی
  • 53. نقشه‌های حرارتی (Choropleth Maps) برای نمایش شیوع اختلالات بر اساس منطقه
  • 54. استفاده از کتابخانه‌های GeoPandas و Folium
  • 55. بصری‌سازی داده‌های سری زمانی
  • 56. تجزیه و تحلیل روندها، فصلی بودن و نویز در داده‌های رفتاری
  • 57. نمودارهای تقویمی (Calendar Heatmaps) برای ردیابی روزانه
  • 58. نمودارهای Cycle Plot برای بررسی الگوهای تکرارشونده
  • 59. بصری‌سازی داده‌های شبکه‌ای (Network Data)
  • 60. کاربرد تحلیل شبکه در درک سیستم‌های حمایتی اجتماعی
  • 61. مقدمه‌ای بر کتابخانه NetworkX
  • 62. طراحی و بصری‌سازی گراف‌های ساده شبکه
  • 63. بصری‌سازی داده‌های متنی و کیفی
  • 64. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) از یادداشت‌های بیماران
  • 65. ایجاد ابرهای کلمات (Word Clouds) از موضوعات رایج
  • 66. بصری‌سازی مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 67. ملاحظات اخلاقی: حریم خصوصی و ناشناس‌سازی داده‌ها (Anonymization)
  • 68. تکنیک‌های ناشناس‌سازی داده‌ها (k-Anonymity, Differential Privacy)
  • 69. خطر شناسایی مجدد (Re-identification) و راه‌های مقابله با آن
  • 70. جلوگیری از ایجاد انگ (Stigma) از طریق بصری‌سازی
  • 71. نمایش منصفانه جمعیت‌های آسیب‌پذیر و اقلیت‌ها
  • 72. مسئولیت‌پذیری در نمایش عدم قطعیت (Uncertainty) و خطا
  • 73. تفسیر و ارائه نتایج: بایدها و نبایدها
  • 74. مطالعه موردی: بصری‌سازی نتایج یک نظرسنجی ملی سلامت روان
  • 75. مطالعه موردی: تحلیل و بصری‌سازی داده‌های یک اپلیکیشن ردیابی خلق و خو
  • 76. مطالعه موردی: نقشه دسترسی به خدمات بهداشت روان در یک منطقه
  • 77. اصول طراحی داشبورد مدیریتی
  • 78. معرفی ابزارهای ساخت داشبورد: Streamlit و Dash
  • 79. ساخت یک داشبورد ساده با Streamlit
  • 80. افزودن ویجت‌های تعاملی: اسلایدر، دکمه و منوی کشویی
  • 81. اتصال داده‌های Pandas به داشبورد تعاملی
  • 82. ساخت یک داشبورد پیشرفته‌تر با Dash
  • 83. طراحی لی‌اوت و کامپوننت‌های داشبورد در Dash
  • 84. پیاده‌سازی Callback برای به‌روزرسانی دینامیک نمودارها
  • 85. پروژه عملی: ساخت یک داشبورد برای یک کلینیک سلامت روان
  • 86. بصری‌سازی نتایج مدل‌های یادگیری ماشین (مانند خوشه‌بندی بیماران)
  • 87. خروجی گرفتن و به اشتراک‌گذاری بصری‌سازی‌ها
  • 88. فرمت‌های مختلف خروجی: PNG, SVG, PDF, HTML
  • 89. بهینه‌سازی بصری‌سازی‌ها برای وب و موبایل
  • 90. استفاده از گیت و گیت‌هاب برای مدیریت پروژه‌های بصری‌سازی
  • 91. انتشار داشبوردهای تعاملی روی وب
  • 92. مروری بر ابزارهای پیشرفته و غیر برنامه‌نویسی (مانند Tableau)
  • 93. روندهای آینده در بصری‌سازی داده‌های سلامت
  • 94. کاربرد واقعیت مجازی (VR) و واقعیت افزوده (AR) در بصری‌سازی
  • 95. نقش هوش مصنوعی در تولید خودکار بینش‌های بصری
  • 96. آماده‌سازی برای پروژه نهایی: تعریف مسئله و انتخاب داده
  • 97. مراحل اجرای یک پروژه بصری‌سازی داده از ابتدا تا انتها
  • 98. ارائه پروژه نهایی و دریافت بازخورد
  • 99. جمع‌بندی دوره و مسیرهای یادگیری آینده
  • 100. بصری‌سازی تعاملی و داشبوردهای سلامت روان: طراحی و توسعه**

📚 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 بصری‌سازی داده‌های سلامت روان و رفتار”

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

پیمایش به بالا