Pagtataya ng Paglaganap ng Sakit at Pagsusuri ng Datos gamit ang Python

Ang pag-unawa kung paano kumakalat ang mga sakit ay isang mahalagang kasanayan sa modernong data science at pampublikong kalusugan. Ipinapakilala sa iyo ng kursong ito ang mga pangunahing teknik na ginagamit sa pagproseso ng mga datos sa kalusugan at pag-asa sa mga hinaharap na uso. Lilipat ka mula sa mga hilaw na datos patungo sa mga kapaki-pakinabang na pananaw, matututunang linisin ang mga kumplikadong dataset, i-visualize ang mga pandaigdigang uso, at magapatupad ng mga algorithm ng machine learning upang mahulaan ang mga hinaharap na kaso. Ano ang iyong matututunan: - Unawain ang mga pangunahing istruktura ng datos sa epidemyolohiya at terminolohiya - Magsagawa ng exploratory data analysis upang matukoy ang mga uso at anomalya sa mga rekord ng kalusugan - Lumikha ng malinaw na pag-visualize ng datos upang masubaybayan ang mga kumpirmadong kaso, paggaling, at rate ng dami ng namamatay - Ilapat ang Random Forest algorithm upang bumuo ng mga modelong panghula para sa pagtataya ng kaso - Suriin ang pagganap ng modelo gamit ang mga modernong pamamaraan ng pagpapatunay - Magsanay sa paglilinis ng datos at preprocessing partikular para sa mga time-series na datos sa kalusugan Nagsisimula ang kurso sa mga pangunahing konsepto ng data science at mahahalagang terminolohiya bago lumipat sa praktikal na aplikasyon ng Python para sa manipulasyon ng datos at predictive modeling. Ang kursong ito ay idinisenyo para sa mga ganap na baguhan na interesado sa data science o health analytics, at walang kinakailangang nakaraang karanasan sa programming. Simulan ang pagbuo ng iyong mga kasanayan sa data science sa pamamagitan ng pagsusuri ng mga totoong datos sa kalusugan ngayon.