سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تحلیل داده‌های بالینی با پایتون برای پیش‌بینی بیماری

کتاب تحلیل داده‌های بالینی با پایتون برای پیش‌بینی بیماری

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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

🎓 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

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.