Ausbruchsvorhersage und Datenanalyse mit Python

Dieser Kurs führt Sie in die wesentlichen Techniken ein, die zur Verarbeitung von Gesundheitsdaten und zur Vorhersage zukünftiger Trends verwendet werden. Sie werden von Rohdaten zu umsetzbaren Erkenntnissen gelangen und lernen, wie Sie komplexe Datensätze bereinigen, globale Trends visualisieren und maschinelle Lernalgorithmen anwenden, um zukünftige Fälle vorherzusagen. Was Sie lernen werden: - Grundlegende epidemiologische Datenstrukturen und Terminologie verstehen - Führen Sie explorative Datenanalysen durch, um Trends und Anomalien in Gesundheitsakten zu identifizieren - Erstellen Sie klare Datenvisualisierungen, um bestätigte Fälle, Genesungsraten und Sterblichkeitsrate zu verfolgen - Wenden Sie den Random Forest-Algorithmus an, um Vorhersagemodelle für die Fallvorhersage zu erstellen - Bewerten Sie die Modellleistung mit modernen Validierungstechniken - Üben Sie Datenreinigung und Vorverarbeitung speziell für Zeitreihen-Gesundheitsdaten Der Kurs beginnt mit grundlegenden Konzepten der Datenwissenschaft und der Schlüsselterminologie, bevor er sich der praktischen Anwendung von Python für die Datenmanipulation und die Vorhersagemodellierung widmet.Dieser Kurs richtet sich an absolute Anfänger, die sich für Datenwissenschaft oder Gesundheitsanalyse interessieren, und es ist keine vorherige Programmiererfahrung erforderlich. Bauen Sie Ihre Data Science-Fähigkeiten aus, indem Sie noch heute reale Gesundheitsdaten analysieren.