课程描述:
该课程介绍了健康数据科学的方法 - 定义问题,访问和加载数据,格式化为分析所需的数据结构。本课程涵盖计算思维的基础知识来定义计算解决方案,用于从各种来源(EHR数据,UML,MEDLINE等)以及不同数据格式的方法。学生将应用数据争吵和数据质量评估的方法来构建分析数据。学生将被介绍给算法的设计和评估的基础知识,以及用于医疗保健数据的数据结构的应用。该课程将使用Python编程语言和基本Python库进行Numpy,Scipy,Matplotlib和Pandas等数据科学。
课程描述:
数据库处理是生物医学信息学的能力的关键领域。本课程介绍了在医疗保健和生物医学的背景下的数据库处理的概念和方法。
课程描述:
本课程提供数据分析过程的概述,特别关注生物医学数据遇到的数据质量问题。本课程将涵盖从需求分析到最终结果展示的整个数据分析流程。本课程主要以项目为基础。这些项目将涵盖广泛的生物医学数据,包括生物信息学、临床、公共卫生和文献数据集。学生将用Python实现他们的分析,并以各种形式展示他们的作品。
课程描述:
本课程的目的是探讨信息表示、受控词汇表和知识工程结构(如本体论)在现代健康信息系统的概念化、设计和实施中的作用。本课程将介绍在分布式卫生信息系统网络中表示信息和知识的方法。超越分类法的一般理解,学生将了解本体论的概念基础,包括现代系统的局限性。知识建模和工程原理将通过讲座、实际操作和课堂项目来介绍。这将包括在医疗保健应用程序中本体的设计、构建和使用。通过实践经验,学生将了解现有资源、方法和系统的优势和局限性,并指出未来需要完成的工作方向。
课程描述:
本课程将让学生了解用于解决生物医学和医疗保健领域的“大数据”问题的技术。通过实践练习,我们将学习如何利用多台机器从小型和大型数据中提取可操作的信息。我们将涵盖使用分布式算法处理数据集的数据科学工具箱,如何在这种情况下应用机器学习模型,最后,评估和报告分析。学生将被要求完成实践练习和Python和SQL的工作知识是必需的。
课程描述:
生物医学数据的增加的数字化显着增加了对分析大量数据的方法的兴趣。数据挖掘是将此原始数据转换为可操作知识的过程,这导致生物医学的许多壮观的进步。本课程从生物医学角度提供数据挖掘方法的介绍。主要焦点将是用于数据挖掘的实用和常用机器学习技术(例如,决策树,支持向量机,聚类)以及这些技术如何将数据转换为知识。学生将参与实践的项目,将它们暴露于数据挖掘方法。此外,学生将能够批判性地评估数据挖掘方法对不同任务的适当性。
课程描述:
本课程将检查当前的自然语言处理(NLP)方法及其在生物医学域中的应用程序。它将提供系统的基本知识和方法,用于现有生物医学NLP系统的NLP研究和实践经验。beplay苹果手机能用吗学生将获得各种NLP任务中的知识和技能,例如命名实体识别,信息提取和信息检索。
课程描述:
深度学习和人工智能已经颠覆了包括医疗保健在内的多个行业。本课程为学生提供深度学习的基本概念和实践技能,以及深度学习在生物医学信息学中特定问题的应用。学生将学习深度学习的基础知识,了解如何构建神经网络,并进行成功的机器学习分析。深度学习体系结构,如卷积神经网络、循环神经网络和自动编码器,以及嵌入、退出和批量归一化等概念将会被探讨。将利用生物医学信息学的案例研究,包括生物医学和临床自然语言处理、医学成像、电子健康记录和基因组学数据。学生将使用Python语言和最先进的深度学习框架来实现深度学习模型,以解决现实世界的问题。需要Python编程经验和线性代数的基本知识。