دوره پایتون برای تحلیل داده‌ سلامت و مدل‌سازی پیش‌بینانه

آنچه یاد خواهید گرفت: از Python و Jupyter/Colab برای بارگذاری، پاک‌سازی و بررسی مجموعه‌داده واقعی حوزه سلامت استفاده کنید. آمار توصیفی را انجام دهید و با ایجاد بصری‌سازی‌های کاربردی، روندهای موجود در داده بالینی و سلامت عمومی را آشکار کنید. تکنیک‌های اصلی تحلیل داده مانند گروه‌بندی، تجمیع، تحلیل سری زمانی و همبستگی را با کتابخانه‌هایی مثل pandas ،NumPy و Matplotlib/Seaborn به کار بگیرید. مدل‌های پیش‌بینی پایه، مانند رگرسیون و طبقه‌بندی، را برای تسک های رایج تحلیل داده سلامت بسازید و ارزیابی کنید. با فرمت‌های رایج داده سلامت مانند CSV ،Excel و جدول‌های ساده به سبک EHR کار کنید و هم‌زمان اصول خوب کیفیت داده و بازتولیدپذیری را رعایت کنید. پیش‌نیازهای دوره سواد اولیه رایانه و توانایی نصب نرم‌افزار یا استفاده از Google Colab نیازی به تجربه قبلی برنامه‌نویسی نیست؛ همه مبانی لازم Python در این دوره آموزش داده می‌شود. علاقه به حوزه سلامت، سلامت عمومی یا داده بالینی و تمایل به کار با داده واقعی توضیحات دوره یاد بگیرید چگونه داده خام حوزه سلامت را با استفاده از Python به بینش‌هایی معنادار و کاربردی تبدیل کنید. در این دوره عملی و پروژه‌محور، با مجموعه‌داده واقعی بالینی و سلامت عمومی کار می‌کنید تا یک پایپ لاین کامل تحلیل داده از ابتدا تا انتها بسازید. ابتدا محیط Python خود را به‌صورت محلی یا در Google Colab راه‌اندازی می‌کنید و مهارت‌های اصلی Python موردنیاز برای کار با داده را مرور می‌کنید. سپس یاد خواهید گرفت چگونه داده سلامت را از فایل‌های CSV بارگذاری کنید، معنای متغیرها را درک کنید و با مشکلات واقعی مانند مقادیر گمشده، داده پرت و فیلدهای دسته‌ای نامرتب کنار بیایید. در مرحله بعد، داده را به‌صورت بصری با استفاده از pandas، seaborn و matplotlib بررسی می‌کنید. نمودارهای هیستوگرام، boxplot و نمودارهای زیرگروهی واضحی می‌سازید که به پزشکان و تصمیم‌گیرندگان کمک می‌کند الگوهای موجود در عوامل خطر، پیامدها و زیرگروه‌های بیماران را سریع‌تر درک کنند. بر این اساس، ویژگی‌های کاربردی را مهندسی می‌کنید و نخستین مدل‌های پیش‌بینی خود را با scikit-learn، از جمله رگرسیون لجستیک و جنگل تصادفی، برای حل مسائلی مانند پیش‌بینی خطر بیماری آموزش می‌دهید. در طول دوره، بر ارزیابی دقیق (دقت، حساسیت، ویژگی و ROC AUC)) و تفسیر مسئولانه تأکید می‌کنیم تا از نتیجه‌گیری‌های اغراق‌آمیز درباره مدل‌ها جلوگیری کنید. در پایان، یک پروژه نهایی کامل انجام می‌دهید - پاک‌سازی، تحلیل، مدل‌سازی و گزارش‌نویسی روی یک مجموعه‌داده سلامت - و در نتیجه یک notebook و خلاصه آماده ارائه برای رزومه خواهید داشت که می‌توانید با کارفرمایان یا سرپرستان خود به اشتراک بگذارید. این دوره برای دانشجویان، پزشکان، تحلیلگران و علاقه‌مندان به علم داده که با Python پایه آشنا هستند و می‌خواهند آن را با اطمینان در مسائل واقعی حوزه سلامت به کار بگیرند، ایده‌آل است. این دوره برای چه کسانی مناسب است؟ دانشجویان و متخصصان حوزه سلامت که می‌خواهند به‌جای صفحه‌گسترده‌ها، با Python داده را تحلیل کنند. یادگیرندگان حوزه سلامت عمومی و انفورماتیک سلامت که به دنبال مهارت‌های عملی در کدنویسی و تحلیل داده هستند. مبتدیان حوزه داده و هوش مصنوعی که به دنبال یک معرفی متمرکز بر سلامت برای Python و تحلیل داده هستند. پژوهشگران یا داوطلبان MSc/PhD که قصد دارند از Python برای تحلیل اکتشافی داده در پروژه‌های مرتبط با سلامت استفاده کنند.