سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تحلیل داده‌های پزشکی و زیستی با علم داده

کتاب تحلیل داده‌های پزشکی و زیستی با علم داده

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 پزشکی و زیستی با علم داده

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: علم داده (Data Science)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده در پزشکی
  • 2. مبانی آمار در تحلیل داده‌های زیستی
  • 3. انواع داده‌های پزشکی و زیستی
  • 4. پیش‌پردازش داده‌های پزشکی
  • 5. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 6. مدیریت داده‌های گمشده در تحقیقات پزشکی
  • 7. شناسایی و حذف داده‌های پرت
  • 8. نمونه‌سازی و کاهش ابعاد در داده‌های زیستی
  • 9. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین برای پزشکی
  • 10. یادگیری نظارت شده در پزشکی
  • 11. رگرسیون خطی برای پیش‌بینی پارامترهای زیستی
  • 12. رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی بیماری‌ها
  • 13. ماشین‌های بردار پشتیبان در تشخیص پزشکی
  • 14. درختان تصمیم برای مدل‌سازی پیش‌بینی
  • 15. جنگل‌های تصادفی در تحلیل داده‌های بالینی
  • 16. یادگیری نظارت نشده در پزشکی
  • 17. خوشه‌بندی داده‌های ژنومیک
  • 18. کاهش ابعاد با PCA در داده‌های پزشکی
  • 19. تحلیل مولفه‌های اصلی برای کشف الگوها
  • 20. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق در پزشکی
  • 21. شبکه‌های عصبی کانولوشنال برای پردازش تصویر پزشکی
  • 22. شبکه‌های عصبی بازگشتی برای داده‌های سری زمانی زیستی
  • 23. پردازش زبان طبیعی در متون پزشکی
  • 24. استخراج اطلاعات از پرونده‌های الکترونیک سلامت
  • 25. تحلیل احساسات در نظرات بیماران
  • 26. مدل‌سازی پیش‌بینی بیماری با یادگیری عمیق
  • 27. تشخیص بیماری با استفاده از تصاویر پزشکی
  • 28. تحلیل داده‌های ام‌آر‌آی و سی‌تی‌اسکن
  • 29. تشخیص تومور با استفاده از یادگیری عمیق
  • 30. تحلیل داده‌های پاتولوژی دیجیتال
  • 31. پیش‌بینی پاسخ به درمان دارویی
  • 32. مدل‌سازی بقا در مطالعات بالینی
  • 33. تحلیل داده‌های اپیدمیولوژیک
  • 34. مدل‌سازی انتشار بیماری‌های عفونی
  • 35. تحلیل داده‌های سلامت عمومی
  • 36. کاربرد داده‌کاوی در کشف داروها
  • 37. پیش‌بینی اثرات جانبی داروها
  • 38. شناسایی اهداف مولکولی برای درمان
  • 39. تحلیل داده‌های پروتئومیکس
  • 40. تحلیل داده‌های متابولومیکس
  • 41. تحلیل داده‌های میکروبیوم
  • 42. سیستم‌های توصیه‌گر در پزشکی
  • 43. توصیه روش‌های درمانی مناسب
  • 44. توصیه آزمایش‌های تشخیصی
  • 45. یادگیری تقویتی در پزشکی
  • 46. بهینه‌سازی پروتکل‌های درمانی
  • 47. مدیریت بیماری‌های مزمن با یادگیری تقویتی
  • 48. مدل‌سازی آماری پیشرفته در زیست‌شناسی
  • 49. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
  • 50. مدل‌های مختلط (Mixed Models)
  • 51. مدل‌سازی داده‌های فضایی در اپیدمیولوژی
  • 52. تحلیل بقا با مدل‌های کاکس
  • 53. تحلیل داده‌های رویداد (Survival Analysis)
  • 54. مقدمه‌ای بر اخلاق در علم داده پزشکی
  • 55. حریم خصوصی داده‌های بیمار
  • 56. امنیت داده‌های پزشکی
  • 57. قوانین و مقررات حفاظت از داده‌ها در ایران
  • 58. کاربرد هوش مصنوعی در نظام سلامت ایران
  • 59. تحلیل داده‌های سلامت الکترونیک در ایران
  • 60. کاربرد داده‌کاوی در سازمان‌های بیمه‌گر سلامت
  • 61. مطالعات موردی در حوزه علم داده پزشکی ایران
  • 62. انتقال یادگیری در تحلیل داده‌های پزشکی
  • 63. یادگیری فدرال برای داده‌های حساس پزشکی
  • 64. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین در پزشکی
  • 65. مدل‌های قابل تفسیر (XAI)
  • 66. اهمیت تفسیرپذیری در تصمیم‌گیری بالینی
  • 67. اعتبارسنجی مدل‌های پیش‌بینی پزشکی
  • 68. ارزیابی عملکرد مدل‌ها
  • 69. انتخاب معیارهای ارزیابی مناسب
  • 70. نکات عملی در اجرای پروژه‌های علم داده پزشکی
  • 71. مستندسازی پروژه‌ها
  • 72. همکاری با متخصصان بالینی
  • 73. مقدمه‌ای بر مفاهیم داده‌های بزرگ (Big Data) در پزشکی
  • 74. چالش‌های داده‌های بزرگ در حوزه سلامت
  • 75. معماری سیستم‌های پردازش داده‌های بزرگ
  • 76. کاربرد ابزارهای متن‌باز در علم داده پزشکی
  • 77. پایگاه‌های داده پزشکی و زیستی
  • 78. ابزارهای بصری‌سازی داده‌های پزشکی
  • 79. نمودارهای پزشکی و زیستی
  • 80. داشبوردهای مدیریتی در حوزه سلامت
  • 81. تحلیل سری‌های زمانی در داده‌های فیزیولوژیک
  • 82. ضربان قلب و تحلیل آن
  • 83. سیگنال‌های مغزی (EEG) و تحلیل آن‌ها
  • 84. تحلیل داده‌های ژنتیکی و ژنومیکس
  • 85. کشف نشانگرهای زیستی بیماری
  • 86. کاربرد علم داده در بهداشت باروری
  • 87. تحلیل داده‌های جمعیت‌شناختی سلامت
  • 88. پیش‌بینی ریسک بیماری‌های ارثی
  • 89. مدل‌سازی پیش‌بینی در مراقبت‌های ویژه
  • 90. تحلیل داده‌های اورژانس پزشکی
  • 91. سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری بالینی (CDSS)
  • 92. یادگیری مداوم در مدل‌های پزشکی
  • 93. به‌روزرسانی مدل‌ها با داده‌های جدید
  • 94. مدیریت چرخه عمر مدل‌های علم داده پزشکی
  • 95. آینده علم داده در پزشکی و زیست‌شناسی
  • 96. نقش علم داده در پزشکی شخصی‌سازی شده
  • 97. نوآوری‌ها در تحلیل داده‌های سلامت
  • 98. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده

📚 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.