تجزیه و تحلیل داده ها در مهندسی پزشکی و بهداشت و درمان با استفاده از تجزیه و تحلیل داده ها ، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در علوم بهداشتی و داده های زیست پزشکی ، برنامه های اصلی را بررسی می کند. این کتاب برای کسانی که با تجزیه و تحلیل داده های بزرگ در تحقیقات زیست پزشکی ، صنایع پزشکی و دانشمندان تحقیقات پزشکی کار می کنند مفید است. این کتاب شامل تجزیه و تحلیل سلامت ، علم داده و برنامه های یادگیری عمیق و ماشینی برای داده های زیست پزشکی است ، و شامل مناطقی مانند تجزیه و تحلیل پیش بینی سلامت ، سوابق الکترونیکی سلامت ، تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی ، کشف داروی محاسباتی و پیش بینی ساختار ژنوم با استفاده از مدل سازی پیش بینی است. مطالعات موردی با استفاده از چارچوبهای MapReduce و Hadoop ، برنامه های بزرگ داده را در مراقبت های بهداشتی نشان می دهد.توسعه و کاربرد برنامه های تجزیه و تحلیل داده ها را در داده های زیست پزشکی بررسی می کند
مدل های ابتکاری طبقه بندی و رگرسیون را برای پیش بینی بیماری های مختلف ارائه می دهد
بحث در مورد پیش بینی ساختار ژنوم با استفاده از مدل سازی پیش بینی
به خوانندگان نشان می دهد که چگونه سیستم های پشتیبانی از تصمیمات بالینی را توسعه دهند
به محققان و متخصصان نحوه استفاده از یادگیری ترکیبی برای تشخیص بهتر پزشکی را نشان می دهد ، از جمله مطالعات موردی برنامه های مراقبت های بهداشتی با استفاده از چارچوب های MapReduce و Hadoopجزیه و تحلیل داده ها برای سیستم های حمل و نقل هوشمند پوشش عمیقی از روش های فعال داده برای تجزیه و تحلیل سیستم های حمل و نقل هوشمند را شامل می شود که شامل پوشش دقیق ابزار مورد نیاز برای اجرای این روش ها با استفاده از تجزیه و تحلیل داده های بزرگ و سایر روش های محاسبات است. این کتاب ویژگی های اصلی سیستم های حمل و نقل متصل ، همراه با مفاهیم اساسی نحوه تجزیه و تحلیل داده های تولید شده را بررسی می کند.
امل مطالعات موردی در هر فصل که کاربرد مفاهیم تحت پوشش را نشان می دهد
پوشش گسترده ای از سیستم های حمل و نقل هوشمند موجود و آینده و فناوری های تجزیه و تحلیل داده را ارائه می دهد
شامل همکاران محققان برجسته دانشگاهی و تجاری است
نحوه طراحی تجسم داده های موثر ، تاکتیک های مربوط به روند برنامه ریزی و نحوه ارزیابی تجزیه و تحلیل داده های جایگزین برای برنامه های مختلف حمل و نقل متصل را توضیح می دهد.
این مجموعه به جمع آوری ، بایگانی ، پردازش و توزیع داده ها ، طراحی زیرساخت های داده ، سیستم های مدیریت و تحویل داده ها و فناوری های سخت افزاری و نرم افزاری مورد نیاز می پردازد. کاربران یاد خواهند گرفت که چگونه تجسم داده های موثر ، تاکتیک های مربوط به روند برنامه ریزی و چگونگی ارزیابی تجزیه و تحلیل داده های جایگزین برای برنامه های مختلف حمل و نقل متصل ، همراه با برنامه های کلیدی ایمنی و زیست محیطی برای وسایل نقلیه تجاری و مسافری ، حریم خصوصی داده ها و مسائل امنیتی و نقش داده های رسانه های اجتماعی در برنامه ریزی ترافیک.

تجزیه و تحلیل داده ها در مهندسی پزشکی و بهداشت و درمان با استفاده از تجزیه و تحلیل داده ها ، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در علوم بهداشتی و داده های زیست پزشکی ، برنامه های اصلی را بررسی می کند. این کتاب برای کسانی که با تجزیه و تحلیل داده های بزرگ در تحقیقات زیست پزشکی ، صنایع پزشکی و دانشمندان تحقیقات پزشکی کار می کنند مفید است. این کتاب شامل تجزیه و تحلیل سلامت ، علم داده و برنامه های یادگیری عمیق و ماشینی برای داده های زیست پزشکی است ، و شامل مناطقی مانند تجزیه و تحلیل پیش بینی سلامت ، سوابق الکترونیکی سلامت ، تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی ، کشف داروی محاسباتی و پیش بینی ساختار ژنوم با استفاده از مدل سازی پیش بینی است. مطالعات موردی با استفاده از چارچوبهای MapReduce و Hadoop ، برنامه های بزرگ داده را در مراقبت های بهداشتی نشان می دهد.توسعه و کاربرد برنامه های تجزیه و تحلیل داده ها را در داده های زیست پزشکی بررسی می کند
مدل های ابتکاری طبقه بندی و رگرسیون را برای پیش بینی بیماری های مختلف ارائه می دهد
بحث در مورد پیش بینی ساختار ژنوم با استفاده از مدل سازی پیش بینی
به خوانندگان نشان می دهد که چگونه سیستم های پشتیبانی از تصمیمات بالینی را توسعه دهند
به محققان و متخصصان نحوه استفاده از یادگیری ترکیبی برای تشخیص بهتر پزشکی را نشان می دهد ، از جمله مطالعات موردی برنامه های مراقبت های بهداشتی با استفاده از چارچوب های MapReduce و Hadoopجزیه و تحلیل داده ها برای سیستم های حمل و نقل هوشمند پوشش عمیقی از روش های فعال داده برای تجزیه و تحلیل سیستم های حمل و نقل هوشمند را شامل می شود که شامل پوشش دقیق ابزار مورد نیاز برای اجرای این روش ها با استفاده از تجزیه و تحلیل داده های بزرگ و سایر روش های محاسبات است. این کتاب ویژگی های اصلی سیستم های حمل و نقل متصل ، همراه با مفاهیم اساسی نحوه تجزیه و تحلیل داده های تولید شده را بررسی می کند.
امل مطالعات موردی در هر فصل که کاربرد مفاهیم تحت پوشش را نشان می دهد
پوشش گسترده ای از سیستم های حمل و نقل هوشمند موجود و آینده و فناوری های تجزیه و تحلیل داده را ارائه می دهد
شامل همکاران محققان برجسته دانشگاهی و تجاری است
نحوه طراحی تجسم داده های موثر ، تاکتیک های مربوط به روند برنامه ریزی و نحوه ارزیابی تجزیه و تحلیل داده های جایگزین برای برنامه های مختلف حمل و نقل متصل را توضیح می دهد.
این مجموعه به جمع آوری ، بایگانی ، پردازش و توزیع داده ها ، طراحی زیرساخت های داده ، سیستم های مدیریت و تحویل داده ها و فناوری های سخت افزاری و نرم افزاری مورد نیاز می پردازد. کاربران یاد خواهند گرفت که چگونه تجسم داده های موثر ، تاکتیک های مربوط به روند برنامه ریزی و چگونگی ارزیابی تجزیه و تحلیل داده های جایگزین برای برنامه های مختلف حمل و نقل متصل ، همراه با برنامه های کلیدی ایمنی و زیست محیطی برای وسایل نقلیه تجاری و مسافری ، حریم خصوصی داده ها و مسائل امنیتی و نقش داده های رسانه های اجتماعی در برنامه ریزی ترافیک.