Previsione di Epidemie e Analisi Dati con Python

Comprendere come si diffondono le malattie è una competenza fondamentale nella moderna scienza dei dati e nella salute pubblica. Questo corso ti introduce alle tecniche essenziali utilizzate per elaborare dati sanitari e prevedere tendenze future. Passerete dai dati grezzi a intuizioni attuabili, imparando a pulire dataset complessi, visualizzare tendenze globali e applicare algoritmi di machine learning per prevedere casi futuri. Cosa imparerai: - Comprendere le strutture e la terminologia fondamentali dei dati epidemiologici - Eseguire analisi esplorative dei dati per identificare tendenze e anomalie nei registri sanitari - Creare visualizzazioni chiare dei dati per monitorare casi confermati, guarigioni e tassi di mortalità - Applicare l'algoritmo Random Forest per costruire modelli predittivi per la previsione dei casi - Valutare le prestazioni del modello utilizzando moderne tecniche di validazione - Praticare la pulizia e la pre-elaborazione dei dati specificamente per i dati sanitari di serie temporali Il corso inizia con concetti fondamentali di scienza dei dati e terminologia chiave prima di passare all'applicazione pratica di Python per la manipolazione dei dati e la modellazione predittiva. Questo corso è progettato per principianti assoluti interessati alla scienza dei dati o all'analisi sanitaria, e non è richiesta alcuna esperienza di programmazione precedente. Inizia a costruire le tue competenze di scienza dei dati analizzando dati sanitari reali oggi stesso.