bigdataanahealth
21 hours (usually 3 days including breaks)
빅 데이터 분석은 상관 관계, 숨겨진 패턴 및 기타 유용한 통찰력을 발굴하기 위해 대량의 다양한 데이터 세트를 검사하는 프로세스를 필요로합니다.
보건 산업은 복잡한 이기종 의학 및 임상 데이터를 가지고 있습니다. 건강 데이터에 큰 데이터 분석을 적용하면 건강 관리 제공 개선에 대한 통찰력을 얻는 데 큰 잠재력이 있습니다. 그러나 이러한 데이터 세트의 엄청난 양은 임상 환경에 대한 분석 및 실제 응용에 큰 문제를 제기합니다.
이 강사 주도의 실시간 교육 (원격)에서는 참가자가 실습 랩 연습을 단계별로 수행하면서 건강에 큰 데이터 분석을 수행하는 방법을 배웁니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.
청중
코스 형식
노트
Machine Translated
Introduction to Big Data Analytics in Health
Overview of Big Data Analytics Technologies
Installing and Configuring Apache Hadoop MapReduce
Installing and Configuring Apache Spark
Using Predictive Modeling for Health Data
Using Apache Hadoop MapReduce for Health Data
Performing Phenotyping & Clustering on Health Data
Using Apache Spark for Health Data
Working with Medical Ontology
Using Graph Analysis on Health Data
Dimensionality Reduction on Health Data
Working with Patient Similarity Metrics
Troubleshooting
Summary and Conclusion
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