Robot
Складчик
- #1
[Udemy] Python для биостатистики: анализ данных об инфекционных заболеваниях [Christ Raharja]
- Ссылка на картинку
Python for Biostatistics: Analyzing Infectious Diseases Data
Прогнозируйте уровень инфекционных заболеваний, стройте эпидемиологическое моделирование и составляйте карту распространения инфекционных заболеваний с помощью тепловой карты.
Вы изучите:
Этот курс представляет собой идеальное сочетание биостатистики и Python, предоставляя вам инструменты и методы для решения реальных проблем общественного здравоохранения.
Курс будет в основном сосредоточен на трех основных аспектах: первый — это анализ данных, где вы изучите данные об инфекционных заболеваниях с разных точек зрения, второй — это прогнозирование временных рядов, где вы будете шаг за шагом руководствоваться тем, как прогнозировать распространение. инфекционных заболеваний с использованием модели STL, а третий — политика общественного здравоохранения, где вы узнаете, как разработать политику общественного здравоохранения, основанную на данных, на основе эпидемиологического моделирования.
Курс на английском языке с английскими субтитрами и русской аудио дорожкой
Прогнозируйте уровень инфекционных заболеваний, стройте эпидемиологическое моделирование и составляйте карту распространения инфекционных заболеваний с помощью тепловой карты.
Вы изучите:
- Основы биостатистики и анализа инфекционных заболеваний.
- Как найти корреляцию между населением и уровнем заболеваемости.
- Как анализировать демографические данные инфицированных пациентов.
- Как составить карту инфекционных заболеваний в каждом округе с помощью тепловой карты.
- Как анализировать ежегодную тенденцию инфекционных заболеваний
- Как выполнить анализ доверительного интервала
- Как прогнозировать уровень инфекционных заболеваний, используя разложение временных рядов.
- Как выполнять эпидемиологическое моделирование с использованием модели SIR.
- Как проводить оценку политики общественного здравоохранения
- Как рассчитать скорость передачи инфекционных заболеваний с использованием модели SIR.
- Несколько факторов, ускоряющих распространение инфекционных заболеваний, таких как плотность населения, коллективный иммунитет и антигенные вариации.
- Как обнаружить потенциальные выбросы с помощью метода Z-оценки.
- Как очистить набор данных, удалив пропущенные строки и повторяющиеся значения.
- Как найти и загрузить наборы данных из Kaggle.
Этот курс представляет собой идеальное сочетание биостатистики и Python, предоставляя вам инструменты и методы для решения реальных проблем общественного здравоохранения.
Курс будет в основном сосредоточен на трех основных аспектах: первый — это анализ данных, где вы изучите данные об инфекционных заболеваниях с разных точек зрения, второй — это прогнозирование временных рядов, где вы будете шаг за шагом руководствоваться тем, как прогнозировать распространение. инфекционных заболеваний с использованием модели STL, а третий — политика общественного здравоохранения, где вы узнаете, как разработать политику общественного здравоохранения, основанную на данных, на основе эпидемиологического моделирования.
Курс на английском языке с английскими субтитрами и русской аудио дорожкой
