راهنمای علم داده سلامت با استفاده از پایتون

کتاب "راهنمای علم داده سلامت با استفاده از پایتون" یک راهنمای مهم برای محققین سلامت عمومی و دانشجویانی است که می‌خواهند نحوه استفاده از برنامه نویسی به زبان پایتون را برای تحلیل و بررسی داده‌های سلامت عمومی آموزش ببینند. این کتاب یک راهنمای جامع جهت استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون برای کاربردهایی مثل مدیریت داده، پردازش، آمار توصیفی، بصری‌سازی، تحلیل محیطی، تحلیل رگرسیونی و یا مدل سازی برای یافتن مولفه‌های ریسک است.
این کتاب به شش بخش تقسیم شده است که هر بخش به یک جنبه از برنامه نویسی پایتون در تحلیل داده‌های سلامت عمومی می‌پردازد. بخش اول، درباره مدیریت داده است که شامل تکنیک‌هایی می‌شود که برای وارد کردن، بهبود و سازمان دهی داده‌های بزرگ استفاده می‌شود. در بخش دوم بر روی پردازش تمرکز می‌شود و کتابخانه‌های مهم پایتون شامل Numpy، Pandas، Matplotlib، seaborn، scipy، statsmodel و geopandas به علاوه مثال‌های کاربردی از استفاده این کتابخانه‌ها برای ورود داده و خروج آن به فرمتی دیگر خدمت خوانندگان ارائه می‌گردد.
در بخش سوم به آمارهای توصیفی پرداخته می‌شود و مقدمه‌ای بر تحلیل آماری با زبان برنامه نویسی پایتون ارائه می‌شود. در بخش چهارم از بصری‌سازی داده‌ها گفته می‌شود که طی آن بهترین ایده‌های ارائه داده در بهینه‌ترین حالت ممکن قرار گرفته است.
بخش پنجم این کتاب درباره تحلیل محیطی است که یک مقدمه جامع از این نوع تحلیل با استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون ارائه می‌گردد و در پایان در بخش ششم بر روی مدل‌سازی تحلیلی برای یافتن فاکتورهای ریسک در داده‌های سلامت عمومی تمرکز می‌شود و طی آن مفاهیمی مثل تحلیل رگرسیونی، یادگیری ماشین و مدل سازی آماری گفته می‌شود.
چیزی که این کتاب را خاص می‌نماید این است که برای محققین سلامت عمومی و دانشجویانی بدون تجربه در برنامه نویسی پایتون نوشته شده است. پایتون یک زبان شیء‌گرا است که از اشیا برای نمایش و تنظیم داده‌ها استفاده می‌نماید. این رویکرد قابلیت سازمان دهی برنامه، استفاده مجدد و نگه¬داری را فراهم می‌کند. در این کتاب یک رویکرد قدم به قدم در پیش گرفته شده است و توضیحاتی واضح به همراه با مثال‌های متعدد ارائه شده است تا خوانندگان این کتاب درک صحیحی از زبان برنامه نویسی پایتون داشته باشند. یکی از ویژگی‌های به-خصوص این کتاب استفاده از نمودار‌های آموزنده و جذاب مثل Waffle، Sankey و Swarm است تا به خوانندگان کمک کند داده‌های پیچیده حوزه سلامت عمومی را به خوبی متوجه شوند. این نمودار‌ها طوری طراحی شده‌اند تا به¬طور واضح و دقیق یک بازنمایی بصری از داده‌ها بسازند که قابل تحلیل و تفسیر باشد. این رویکرد در علم داده‌های سلامت کارآمد است، چراکه تفسیر حجم زیادی از داده بدون کمک گرفتن از بازنمایی‌های گرافیکی سخت است. یکی دیگر از ویژگی‌های خاص این کتاب تمرکزش بر روی نقشه‌برداری جغرافیایی با استفاده از سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی (GIS ) و سایر ابزارهای تحلیل داده‌های محیطی است. این کتاب به خواننده‌ها آموزش می‌دهد که چه طور می‌توانند داده‌های صنعت سلامت را در زمینه‌ی جغرافیا تفسیر کنند و این یک مهارت مهم برای محققین سلامت عمومی است چرا که به آن‌ها این امکان را می‌دهد تا الگوهای محیطی داده‌های سلامت را بصری سازی و شناسایی کنند که این امر می‌تواند به سیاست‌گذاری‌های سلامتی کمک به سزایی بکند. به علاوه تمرکز این کتاب بر روی مدل‌سازی‌های آماری نیز یکی از ویژگی‌های منحصر به فرد آن است. این کتاب طیف وسیعی از مدل‌های آماری را پوشش می‌دهد که معمولا در علم داده‌های سلامت استفاده می‌شود که شامل رگرسیون لجستیک، رگرسیون پوآسون، آنالیز بقا، رگرسیون ریسک ها (خطرات) متناسب کاکس و مدل‌های سلسله مراتبی است. این کتاب با ارائه مقدمه‌ای دقیق از این مدل‌ها به خواننده مهارت‌های لازم برای تحلیل داده‌های سلامت را با استفاده از تکنیک‌های آماری می‌دهد.
در "راهنمای علم داده سلامت با استفاده از پایتون" داده‌های مثال، داده‌های شبیه‌سازی شده هستند که برای ارائه مثال‌ها و تست کدهای پایتون مورد استفاده قرار می‌گیرند. این داده ها سناریوهای مختلف واقعی را منعکس می‌کنند. در حالی که داده‌های مثال ممکن است تمام تفاوت‌های دنیای واقعی را منعکس نکند اما دید ارزشمندی ارائه می‌دهد و به محققان کمک می‌کند تا مشکلات بالقوه را پیش از استقرار مدل بر روی داده‌های واقعی شناسایی کنند.
در مجموع " راهنمای علم داده سلامت با استفاده از پایتون" یک منبع با ارزش برای محققان و دانشجویانی است که می‌خواهند یاد بگیرند چگونه از زبان برنامه نویسی پایتون برای مدیریت، نمایش، تحلیل و تفسیر مجموعه داده‌های بزرگ استفاده کنند. این کتاب یک تعریف واضح و دقیق از مفاهیم و تکنیک‌های مهم به همراه مثال‌های کاربردی و کد ارائه می‌دهد که خواننده‌ها می‌توانند با استفاده از آن درک خود را عمیق کرده و از این مهارت‌های یاد گرفته شده برای استفاده در سناریوهای واقعی سلامت عمومی استفاده کنند.