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

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

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000018205 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 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 **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

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

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا