Python을 활용한 발병 예측 및 데이터 분석

질병의 확산 방식을 이해하는 것은 현대 데이터 과학과 공중 보건에서 매우 중요한 기술입니다. 본 과정에서는 보건 데이터를 처리하고 미래 추세를 예측하는 데 사용되는 핵심 기법을 소개합니다. 원시 데이터를 실행 가능한 인사이트로 변환하는 과정을 거치며, 복잡한 데이터셋을 정제하고, 전 세계적인 추세를 시각화하며, 머신러닝 알고리즘을 적용하여 향후 확진 사례를 예측하는 방법을 배우게 됩니다. 학습 내용: - 기본적인 역학 데이터 구조 및 용어 이해 - 탐색적 데이터 분석을 수행하여 보건 기록의 추세 및 이상 징후 파악 - 확진자, 완치자, 사망률을 추적하기 위한 명확한 데이터 시각화 생성 - Random Forest 알고리즘을 적용하여 사례 예측을 위한 예측 모델 구축 - 현대적 검증 기법을 활용한 모델 성능 평가 - 시계열 보건 데이터를 위한 데이터 정제 및 전처리 실습 본 과정은 데이터 과학의 기본 개념과 주요 용어에 대한 설명으로 시작하여, 데이터 조작과 예측 모델링을 위한 Python의 실무 적용으로 이어집니다. 데이터 과학이나 보건 분석에 관심이 있는 완전 초보자를 위해 설계되었으며, 사전 프로그래밍 경험은 필요하지 않습니다. 지금 바로 실제 보건 데이터를 분석하며 데이터 과학 역량을 키워보세요.