Python pour les professionnels des données en santé

Aperçu

This comprehensive learning path is designed for data professionals in the healthcare industry who want to leverage the power of Python. Learn how to use Python for a wide range of data analysis scenarios in healthcare through practical use cases, and discover how AI is transforming the healthcare industry.Explore and analyze healthcare data with Python.Practice Python coding and create visualizations.Discover AI innovation and applications in healthcare.

Programme

• Introduction à Python pour les soins de santé
Aperçu de Python et sa pertinence dans les soins de santé
Configuration d'un environnement de développement Python
• Bases de Python
Syntaxe de Python et concepts de programmation de base
Types de données et structures
Flux de contrôle et fonctions
• Gestion des données avec Python
Travailler avec les bibliothèques : Pandas, NumPy
Importation et exportation de données de santé
Techniques de nettoyage et de prétraitement des données
• Analyse exploratoire des données (EDA) dans les soins de santé
Statistiques descriptives pour les données de santé
Visualisation des données avec Matplotlib et Seaborn
Identification des tendances et des modèles dans les données de santé
• Cas d'utilisation de l'analyse des données de santé
Analyse des séries temporelles pour les données de santé
Analyse des données des patients et gestion de la santé de la population
Modélisation prédictive des résultats de santé
• IA et apprentissage automatique dans les soins de santé
Introduction aux concepts de l'apprentissage automatique
Apprentissage supervisé vs non supervisé
Implémentation de modèles de base avec Scikit-learn
• Python pour les applications d'IA dans les soins de santé
Traitement du langage naturel pour l'analyse de texte clinique
Traitement d'images pour les données d'imagerie médicale
Études de cas sur les applications d'IA transformant les soins de santé
• Éthique et confidentialité des données dans les soins de santé
Comprendre HIPAA et la confidentialité des données de santé
Considérations éthiques dans l'analyse de données et l'IA
• Création de visualisations pour des informations sur la santé
Techniques avancées de visualisation de données
Tableaux de bord interactifs avec Plotly et Bokeh
Communiquer efficacement les résultats aux parties prenantes
• Projet de synthèse
Définir un problème de données de santé
Appliquer les compétences acquises pour analyser et visualiser les données
Présenter une solution globale impliquant des techniques Python et IA
• Résumé du cours et orientations futures
Récapitulatif des concepts clés appris
Ressources pour un apprentissage plus approfondi et une croissance professionnelle dans Python et l'IA dans les soins de santé

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Enseigné par

Wuraola Oyewusi and Matthew Lungren MD MPH

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Matières

Programming