Онлайн-курс — сертифицированная профессиональная стажировка в области науки о данных для Google Health Research, Мичиганский университет

Исследуйте, визуализируйте и анализируйте данные о здоровье. Импортируйте, обрабатывайте данные и адаптируйте базовые статистические модели для анализа данных о состоянии здоровья — и все это в среде R.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Professional Certificate

Средний уровень

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • Перевод данных
  • Расшифровка статистических моделей
  • Прогнозирование результатов
  • Организация визуализации данных о здоровье
  • Статистический анализ в таких программах, как R
  • Помощь в принятии решений на основе данных в сфере общественного здравоохранения

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • Аналитик медицинских данных
  • специалист по данным
  • Медицинский статистик
  • Менеджер по клиническим исследованиям
  • Консультант по общественному здравоохранению
  • Разрабатывает прогностические модели в сфере здравоохранения.
  • Исследователь в области общественного здравоохранения
  • Синтетический анализатор данных
  • Специалист по анализу медицинских данных
  • Менеджер проектов по здравоохранению

Специализация в области науки о данных для исследований в области здравоохранения

Стажировка представляет собой серию курсов по науке о данных для исследований в области здравоохранения, состоящую из трех частей. На курсах вас научат организовывать и визуализировать данные о состоянии здоровья с помощью статистического анализа в таких программах, как R.

На курсах вы узнаете, как:

  • переводить данные
  • Расшифровка статистических моделей
  • прогнозировать результаты

Цель: помочь принимать решения на основе данных в области общественного здравоохранения.

Прикладной учебный проект

На курсе 1 учащиеся обобщают данные глобального опроса о владении финансовыми счетами (база данных Global Findex) и восстанавливают таблицу и рисунок из отчета базы данных Global Findex за 2017 год.

На курсах 2 и 3 учащиеся будут анализировать синтетические данные, связанные с общими факторами риска и сердечно-сосудистыми заболеваниями среди населения Индии.

процесс обучения

Процесс обучения по этому курсу обычно состоит из следующих этапов:

  • Изучение идей через видеолекции.
  • Применение идей в практическом видео.
  • Повторите действия для большинства тем урока.
  • Самоукрепление через независимых наставников в Священных Писаниях.
  • Практика понимания посредством неоцениваемых викторин и диалогов.

Details of the courses that make up the specialization

Организация и визуализация данных в R

Курс 1 — 18 часов

Что вы узнаете:

  • Изучите и научитесь работать в среде R.
  • Форматируйте и манипулируйте данными в R в подходящих форматах.
  • Развивайте интуицию для исследовательского анализа данных
  • Разрабатывает рабочий процесс в R

Навыки, которые вы приобретете:

  • обработка данных
  • Кодирование на R
  • визуализация данных
  • Исследовательский анализ данных
  • Исследование данных

Модель линейной регрессии для данных о здоровье

Курс 2 — 13 часов

Что вы узнаете:

  • Понять концепцию статистической модели и основы статистического вывода.
  • Распознайте, подгоните и интерпретируйте простую модель линейной регрессии.
  • Развивайте интуицию, чтобы соответствовать и интерпретировать модель множественной регрессии.

Навыки, которые вы приобретете:

  • Вероятность и статистика
  • Линейная регрессия
  • Статистический анализ
  • статистическая модель

Логистическая регрессия и прогнозирование данных о здоровье

Курс 3 — 11 часов

Что вы узнаете:

  • Понимать, как возникают бинарные результаты, и знать разницу между заболеваемостью, отношением риска и отношением шансов.
  • Используйте логистическую регрессию для оценки и интерпретации связи между одним или несколькими искажающими факторами и бинарным результатом.
  • Понять принципы использования логистической регрессии для прогнозирования и оценки качества этих прогнозов.

Навыки, которые вы приобретете:

  • Вероятность и статистика
  • Логистическая регрессия
  • Статистический анализ
  • статистическая модель