Prévision des épidémies et analyse de données avec Python

Comprendre la manière dont les maladies se propagent est une compétence essentielle en science des données moderne et en santé publique. Ce cours vous initie aux techniques indispensables pour traiter les données de santé et prédire les tendances futures. Vous passerez de données brutes à des informations exploitables, en apprenant à nettoyer des jeux de données complexes, à visualiser les tendances mondiales et à appliquer des algorithmes de machine learning pour prévoir les cas futurs. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les structures de données épidémiologiques fondamentales et la terminologie associée - Effectuer une analyse exploratoire des données pour identifier les tendances et les anomalies dans les dossiers de santé - Créer des visualisations de données claires pour suivre les cas confirmés, les guérisons et les taux de mortalité - Appliquer l'algorithme Random Forest pour construire des modèles prédictifs de prévision des cas - Évaluer les performances des modèles à l'aide de techniques de validation modernes - Pratiquer le nettoyage et le prétraitement des données spécifiquement pour les données de santé chronologiques Le cours commence par les concepts fondamentaux de la science des données et la terminologie clé avant de passer à l'application pratique de Python pour la manipulation de données et la modélisation prédictive. Ce cours est conçu pour les débutants absolus intéressés par la science des données ou l'analyse de la santé, et aucune expérience préalable en programmation n'est requise. Commencez dès aujourd'hui à développer vos compétences en science des données en analysant des données de santé réelles.