在线课程 – 密歇根大学 Google 健康研究数据科学认证专业

健康数据的研究、可视化和分析。导入、处理数据和调整基本统计模型以分析健康结果数据,所有这些都在 R 环境中进行。

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Professional Certificate

中档

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • 数据转换
  • 解码统计模型
  • 预测结果
  • 组织医疗保健数据可视化
  • R 等程序中的统计分析
  • 协助数据驱动的公共卫生决策

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • 医疗保健数据分析师
  • 数据科学家
  • 医学统计师
  • 临床研究总监
  • 公共卫生顾问
  • 在医疗保健领域开发预测模型
  • 公共卫生研究员
  • 综合数据分析器
  • 医学数据分析专家
  • 医疗保健项目经理

健康研究数据科学专业

该专业是一系列由三部分组成的健康研究数据科学课程。课程将学习通过 R 等程序中的统计分析来组织和可视化健康数据。

这些课程将了解如何:

  • 翻译数据
  • 解码统计模型
  • 预测结果

目标:协助数据驱动的公共卫生决策。

应用学习项目

在课程 1 中,学习者将总结来自全球金融账户所有权调查(全球金融包容性指数数据库)的数据,并重建 2017 年全球金融包容性指数数据库报告中的表格和图形。

在课程 2 和 3 中,学习者将分析与印度人群的常见风险因素和心脏病相关的合成数据。

学习过程

本课程的学习过程通常会通过以下步骤进行:

  • 通过讲座视频了解想法。
  • 在指导练习视频中实施这些想法。
  • 对课程中的大多数主题重复上述步骤。
  • 通过圣经中的个体经营者指南自我强化。
  • 通过测验和不评分的对话练习理解。

Details of the courses that make up the specialization

在 R 中排列和可视化数据

课程 1 – 18 小时

您将学到什么:

  • 学习并了解如何在 R 环境中工作
  • 在 R 中格式化和操作数据以获得合适的格式
  • 培养调查数据分析的直觉
  • 在 R 中打开工作流

您将获得的技能:

  • 数据处理
  • 在 R 中编码
  • 数据可视化
  • 调查数据分析
  • 数据探索

健康数据的线性回归模型

课程 2 – 13 小时

您将学到什么:

  • 了解统计建模的概念和统计推理的基础知识
  • 了解、调整和解释简单的线性回归模型
  • 培养直觉以适应和解释多元回归模型

您将获得的技能:

  • 概率与统计
  • 线性回归
  • 统计分析
  • 统计模型

健康数据的 Logistic 回归和预测

课程 3 – 11 小时

您将学到什么:

  • 了解二元结果是如何产生的,并了解发病率、风险比和 Odes 比率之间的区别
  • 使用 Logistic 回归来评估和解释一个或多个外星人与二进制结果之间的关系
  • 了解使用 Logistic 回归预测和评估这些预测的质量的原则

您将获得的技能:

  • 概率与统计
  • Logistic 回归
  • 统计分析
  • 统计模型