Придбаний Python для биостатистики: анализ данных об инфекционных заболеваниях [Udemy, Christ Raharja]

[Gadzhi]

• .

Python для биостатистики: анализ данных об инфекционных заболеваниях. Christ Raharja
Python for Biostatistics: Analyzing Infectious Diseases Data
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.

Это комплексный проектный курс, в котором вы шаг за шагом научитесь выполнять сложный анализ и визуализацию наборов данных об инфекционных заболеваниях. 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.

Сайт: https://www.udemy.com/course/python-for-biostatistics-analyzing-infectious-diseases-data/