Prognozowanie epidemii i analiza danych za pomocą Pythona

Zrozumienie sposobu rozprzestrzeniania się chorób jest kluczową umiejętnością w nowoczesnej nauce o danych i zdrowiu publicznym.Ten kurs wprowadza Cię w podstawowe techniki wykorzystywane do przetwarzania danych zdrowotnych i przewidywania przyszłych trendów. Przejdziesz od surowych danych do praktycznych spostrzeżeń, nauczysz się czyścić złożone zestawy danych, wizualizować globalne trendy i stosować algorytmy uczenia maszynowego do przewidywania przyszłych przypadków. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe struktury danych epidemiologicznych i terminologię - Wykonaj eksploracyjną analizę danych, aby zidentyfikować trendy i anomalie w dokumentacji medycznej - Twórz przejrzyste wizualizacje danych, aby śledzić potwierdzone przypadki, odzyski i wskaźniki śmiertelności - Zastosuj algorytm Random Forest do budowania modeli predykcyjnych do prognozowania przypadków - Oceń wydajność modelu za pomocą nowoczesnych technik walidacji - Ćwicz czyszczenie i wstępne przetwarzanie danych specjalnie dla danych zdrowotnych szeregów czasowych Kurs rozpoczyna się od podstawowych pojęć nauki o danych i kluczowej terminologii, zanim przejdzie do praktycznego zastosowania Pythona do manipulacji danymi i modelowania predykcyjnego.Ten kurs jest przeznaczony dla absolutnych początkujących zainteresowanych nauką o danych lub analityką zdrowia i nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w programowaniu. Zacznij budować swoje umiejętności w zakresie nauki danych, analizując rzeczywiste dane zdrowotne już dziś.