Прогнозирование вспышек и анализ данных с помощью Python

Понимание того, как распространяются болезни, является критическим навыком в современной науке о данных и общественном здравоохранении. Этот курс познакомит вас с основными методами, используемыми для обработки данных о здоровье и прогнозирования будущих тенденций. Вы перейдете от необработанных данных к практическим выводам, научитесь очищать сложные наборы данных, визуализировать глобальные тенденции и применять алгоритмы машинного обучения для прогнозирования будущих случаев. Что вы узнаете: - понимать основные структуры эпидемиологических данных и терминологию - проведение предварительного анализа данных для выявления тенденций и аномалий в медицинских картах; - Создание четких визуализаций данных для отслеживания подтвержденных случаев, выздоровлений и смертности - Применять алгоритм случайного леса для построения моделей предсказания для прогнозирования случаев - Оценка эффективности моделей с использованием современных методов проверки - Практика очистки и предварительной обработки данных, конкретно касающихся данных о состоянии здоровья, полученных методом временных рядов Курс начинается с основных понятий науки данных и ключевой терминологии, а затем переходит к практическому применению Python для манипуляции данными и предсказывающего моделирования. Этот курс предназначен для абсолютно начинающих, заинтересованных в науке данных или анализе здоровья, и предыдущий опыт программирования не требуется. Начните развивать свои навыки в области науки данных, анализируя реальные данные о здоровье сегодня.