10 бесплатных ресурсов, чтобы стать специалистом по данным в области здравоохранения

Стать специалистом по данным в области здравоохранения может быть сложно, но это невероятно полезный выбор карьеры. Быстро развивающаяся область медицинских данных объединяет статистический анализ, визуализацию данных и машинное обучение, чтобы получить представление о медицинских данных. Однако стать специалистом по данным в области здравоохранения может быть дорого.

В этой статье я представляю широкий спектр ресурсов, таких как онлайн-курсы, учебники и учебные пособия, которые помогут вам приобрести необходимые навыки, чтобы стать специалистом по данным в области здравоохранения. Независимо от того, являетесь ли вы новичком или просто хотите углубить свои знания в области медицинских данных, эти ресурсы обеспечат вам прочную основу.

1. Наука клинических данных — Coursera

Предлагается Университетом Колорадо

Этот курс специализации «Наука клинических данных» на Coursera предоставляет обзор науки о клинических данных и ее приложений в здравоохранении. Эта серия из шести курсов охватывает концепции моделей клинических данных и общих моделей данных, обработки естественного языка и основ преобразования клинической практики с использованием прогностических моделей. Это отличная отправная точка для лучшего понимания медицинских данных.

Нажмите здесь, чтобы прочитать.

1. Машинное обучение для здравоохранения< /сильный>

Предложено Массачусетским технологическим институтом под руководством профессора Питера Золовица и профессора Дэвида Зонтага

Этот курс «Машинное обучение для здравоохранения» с помощью MIT Open Courseware дает всестороннее введение в методы машинного обучения и их применение в здравоохранении. Студенты узнают о причинно-следственном выводе, обработке естественного языка, а также об обучении с подкреплением и о том, как оно применяется в здравоохранении. Этот курс подходит для медицинских работников, специалистов по данным и студентов, интересующихся различными приложениями машинного обучения в сфере здравоохранения.

Нажмите здесь, чтобы прочитать.

1. Информационный бюллетень Health Data Science

Автор Андреа Хобби

Информационный бюллетень Health Data Science на Substack содержит ряд ресурсов для тех, кто хочет начать работу в этой области. Он также курирует список курсов и учебных пособий для энтузиастов, чтобы узнать больше о науке о данных о здоровье.

1. Введение в статистическое обучение

Авторы Гарет Джеймс, Даниэла Виттен, Тревор Хасти и Роберт Тибширани

Это введение в статистическое обучение является широко используемым и настоятельно рекомендуемым учебником для ученых, занимающихся данными, и представляет собой четкое и всестороннее введение в статистические методы обучения. Все концепции в книге применимы к научным исследованиям в области здравоохранения. Книга охватывает широкий круг тем, включая линейные и нелинейные модели, регуляризацию и выбор модели. Это отличный ресурс как для начинающих, так и для опытных специалистов по данным в области здравоохранения.

Нажмите здесь, чтобы прочитать.

1. Специализация ИИ в здравоохранении

Предложено Стэнфордским университетом

Этот курс «Специализация по искусственному интеллекту в здравоохранении» на Coursera представляет собой отличное введение в применение искусственного интеллекта в здравоохранении. Вы можете узнать об основах машинного обучения в здравоохранении и его различных приложениях. Этот курс полезен для специалистов в области здравоохранения, специалистов по данным и всех, кто интересуется пересечением искусственного интеллекта и здравоохранения.

Нажмите здесь, чтобы прочитать.

1. Информационная грамотность в области здравоохранения для специализации "Аналитика данных"

Предложено Калифорнийским университетом в Дэвисе

Этот курс «Информационная грамотность в области здравоохранения для анализа данных» на Coursera предназначен для медицинских работников и студентов, чтобы понять, как находить, оценивать и эффективно использовать медицинскую информацию. Он охватывает основные концепции медицинской информационной грамотности и анализа данных, включая управление данными, визуализацию данных и навыки критического мышления, необходимые для принятия обоснованных решений. Этот курс подойдет всем, кто интересуется информацией о здоровье и анализом данных.

Нажмите здесь, чтобы прочитать.

1. Учебное пособие по SQL для анализа данных

Из аналитики режима

Этот учебник по SQL для анализа данных от Mode Analytics представляет собой подробное руководство, которое поможет новичкам изучить основы SQL. Он охватывает основные концепции и команды SQL, включая манипулирование данными и запросы к данным. Это руководство — отличный ресурс для всех, кто хочет научиться взаимодействовать с базами данных и выполнять анализ данных с помощью SQL.

Нажмите здесь, чтобы прочитать.

1. Математика для машинного обучения

Авторы Марк Питер Дайзенрот, А. Альдо Фейсал и Ченг Сун Онг

Никогда нельзя недооценивать важность математики в машинном обучении, и это одна из областей, для понимания которой требуется много времени. Эта книга охватывает множество тем, включая линейную алгебру, аналитическую геометрию, декомпозицию матриц, линейную регрессию, уменьшение размерности с помощью PCA, оценку плотности и классификацию с помощью методов опорных векторов.

Нажмите здесь, чтобы прочитать.

1. Совместная обработка данных для здравоохранения

С MITx & edX

Этот курс «Совместная наука о данных для здравоохранения» представляет собой программу, которая дает глубокое понимание того, как специалисты по данным в области здравоохранения могут применять науку о данных к данным здравоохранения. Курс охватывает ряд тем, таких как принципы науки о данных применительно к здоровью, анализ электронных медицинских карт, искусственный интеллект и машинное обучение в здравоохранении. Курс подходит для медицинских работников и специалистов по данным, которые хотят получить навыки и знания, необходимые для эффективной работы с медицинскими данными. Курс включает интерактивные упражнения, викторины и примеры из реальной жизни, чтобы дать практический опыт тем, кто планирует работать с медицинскими данными.

Нажмите здесь, чтобы прочитать.

1. Специализация "ИИ для медицины"

Предлагается DeepLearning.AI

Эта специализация «ИИ для медицины» на Coursera охватывает такие темы, как «ИИ для медицинской диагностики», «ИИ для лечения» и «ИИ для медицинского прогноза». Курс предназначен для медицинских работников, студентов-медиков и специалистов по данным, которые хотят узнать больше об использовании ИИ в медицине. На занятиях можно получить знания из первых рук с помощью викторин, заданий и проектов, где вы научитесь применять нейронные сети и модели прогнозирования риска к реальным медицинским данным.

Нажмите здесь, чтобы прочитать.