Çevrimiçi kurs – Google ve Imperial College London tarafından halk sağlığına yönelik R ile istatistiksel analizde sertifikalı profesyonel uzmanlık

R ile kamu istatistiklerini inceleyin ve veri analizi becerilerinizi geliştirin. R ile istatistiksel düşüncenizi geliştirin ve temel veri analizi yöntemlerini öğrenin.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Professional Certificate

başlangıç

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • Lojistik düzenlemesi
  • Doğrusal düzenleme
  • İstatistiksel düşünme
  • Hayatta kalma analizi
  • R kullanarak veri analizi

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • Tıbbi veri analisti
  • Halk sağlığı istatistikçisi
  • Halk sağlığı alanında araştırmacı
  • Klinik verileri analiz eder
  • Tıbbi istatistik uzmanı
  • Halk sağlığı danışmanı
  • Sağlık riski analizörü
  • Sağlık alanında sosyolojik araştırmacı
  • sağlık trendleri analisti
  • Sağlık alanında tahmine dayalı modeller geliştirir

Staj – dört bölümlük bir kurs serisi

Giriş

İstatistikler her yerde. Şans eseri bugün vuruldu. İşsizlik oranlarında zaman eğilimleri. Hindistan’ın bir sonraki Kriket Dünya Kupası’nı kazanma şansı. Futbol gibi bir sporda biraz eğlence olarak başladı ama zamanla büyük bir işe dönüştü. İstatistiksel analiz aynı zamanda tıpta, özellikle de halk sağlığının geniş ve temel alanında merkezi bir rol oynamaktadır.

Stajda neler öğreneceksiniz?

Bu uzmanlıkta, tıbbi araştırmanın ne olduğunu ve belirsiz bir fikrin nasıl ve neden bilimsel olarak test edilebilecek bir varsayıma dönüştürüldüğünü anlamaya yardımcı olacaksınız. İstatistikteki aşağıdaki gibi temel kavramları öğreneceksiniz:

  • örnekleme
  • belirsizlik
  • Reaksiyon
  • eksik değerler
  • dağıtımlar

Daha sonra, halk sağlığındaki bazı önemli zorlukları ele alan bir veri setini analiz etmeye çalışacaksınız:

  • Meyve ve sebze tüketimi ve kanser
  • Diyabet için risk faktörleri
  • Kalp yetmezliği nedeniyle hastaneye yatış sonrası mortalite tahmini

Bütün bunlar ücretsiz ve en yaygın kullanılan programlardan biri olan R’yi kullanıyor.

Uzmanlık yapısı

Staj dört dersten oluşur:

  • İstatistiksel düşünme
  • Doğrusal regresyon
  • Lojistik regresyon
  • Hayatta kalma analizi

Ve Eylül 2019’da başlaması beklenen halk sağlığı alanında küresel yüksek lisans programının bir parçası.

önkoşullar

Uzmanlık MPH’den bağımsız olarak incelenebilir ve önceden istatistik veya R yazılımı bilgisi gerektirmez. İhtiyacınız olan tek şey tıbbi konulara ve niceliksel verilere ilgi duymaktır.

Uygulamalı öğrenme projesi

Her derste temel kavramlarla ve ders boyunca örnek olarak kullanılacak bir veri setiyle tanışacaksınız. Halk sağlığı verileri, eksik değerler ve tuhaf dağılımlar nedeniyle karmaşık olabilir. Kullanılan veriler ya gerçektir ya da gerçek hasta verilerinden simülasyonlardır (tüm veriler anonimleştirilmiş ve kullanım izinlerine sahiptir).

Öğrenme yöntemi

Çözmeniz ve diğer öğrencilerle tartışmanız gereken tipik veri ve analiz problemleriyle karşılaştığınızda vurgu “yaparak öğrenme” ve “keşfederek öğrenme” üzerinde olacaktır. Eğitmenlerden cevap ve açıklamaları almadan önce kendi başınıza ve meslektaşlarınızla birlikte çözümler üzerinde çalışma fırsatı bulacaksınız.

Details of the courses that make up the specialization

Halk sağlığında istatistik ve veri analizine giriş

Kurs 1

  • 15 saat
  • 4,7 (1.464 ölçü)

Kurs detayları

Ne öğreneceksiniz:
  • Modern halk sağlığı araştırmaları ve uygulamalarında istatistiğin temel rolünü açıklayın.
  • R’deki tanımlayıcı istatistikleri ve grafiksel yöntemleri kullanarak, veri öğesi nitelikleri ve veri kalitesi sorunları dahil olmak üzere bir veri kümesini sıfırdan tanımlayın.
  • R’deki bir veri kümesindeki değişkenler arasındaki istatistiksel ilişkileri formüle etmek ve test etmek için uygun yöntemleri seçin ve kullanın.
  • Analizinizin sonuçlarını yorumlayın ve şans ile önyargının rolünü değerlendirin.
Kazanacağınız beceriler:
  • Kategori: R’de temel analiz
  • Kategori: bilimsel bir hipotezin formülasyonu
  • Kategori: R’de Programlama
  • Kategori: Ortak Veri Dağılımlarını ve Değişken Türlerini Anlamak

Halk sağlığı için R’de doğrusal regresyon

Kurs 2

  • 15 saat
  • 4,8 (504 ölçü)

Kurs detayları

Ne öğreneceksiniz:
  • Doğrusal regresyon modelinin ne zaman kullanılmasının uygun olduğunu açıklayın.
  • Model analizini gerçekleştirmeden önce R yazılımını kullanarak veri seti değişkenlerini okuyun ve kontrol edin.
  • Etkileşimlerle çok değişkenli bir doğrusal regresyon modeli uydurun, model varsayımlarını test edin ve sonuçları yorumlayın.
Kazanacağınız beceriler:
  • Kategori: korelasyon ve bağımlılık
  • Kategori: Doğrusal regresyon
  • Kategori: R’de Programlama

Halk sağlığı için R’de lojistik regresyon

Kurs 3

  • 12 saat
  • 4,8 (357 ölçü)

Kurs detayları

Ne öğreneceksiniz:
  • R yazılımını kullanarak gelişmiş analiz için ilk adım olarak tanımlayıcı istatistikler ve basit grafiksel yöntemler kullanarak bir veri kümesini sıfırdan tanımlayın.
  • Analizinizin sonuçlarını yorumlayın ve potansiyel açıklamalar olarak şans ve önyargının rolünü değerlendirin.
  • R’de çok değişkenli lojistik regresyon analizini çalıştırın ve sonuçları yorumlayın.
  • R’de çok değişkenli lojistik regresyon için model varsayımlarını tahmin edin.
Kazanacağınız beceriler:
  • Kategori: lojistik regresyon
  • Kategori: R’de Programlama

Halk sağlığı için R’de hayatta kalma analizi

Kurs 4

  • 11 saat
  • 4,5 (312 ölçü)

Kurs detayları

Ne öğreneceksiniz:
  • R’de Kaplan-Meier grafiklerini ve Cox regresyonunu çalıştırın ve sonuçları yorumlayın.
  • Daha gelişmiş analizlere hazırlık amacıyla tanımlayıcı istatistikler ve basit grafiksel yöntemler kullanarak bir veri kümesini sıfırdan tanımlayın.
  • Çok değişkenli bir regresyon modeli seçmek için bazı yaygın yöntemleri tanımlayın ve karşılaştırın.
Kazanacağınız beceriler:
  • Kategori: Regresyon modelinde tahmin edicileri seçmenin yaygın yollarını anlamak
  • Kategori: R’de Kaplan-Meier eğrilerini çalıştırma ve yorumlama
  • Kategori: R’de Cox regresyon modeli oluşturma