Examine les perspectives et les méthodes d'exploration de données dans un contexte de soins de santé. Introduit les fondements théoriques des principales méthodes de data mining et étudie comment sélectionner et utiliser la méthode de data mining appropriée ainsi que les principaux avantages de chacune d'entre elles. Les étudiants sont exposés aux applications logicielles contemporaines d'exploration de données et aux compétences de programmation de base. L'accent est mis sur la résolution de problèmes réels qui nécessitent le nettoyage, la transformation et la modélisation des données.

Apprentissage automatique pour les professionnels de la santé

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1 semaine à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Informatique clinique
- Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
- Catégorie : Prétraitement des données
- Catégorie : Exploration de données
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Analyse des données
- Catégorie : Intégrations AI
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Analyse
- Catégorie : Soins de santé à domicile
- Catégorie : Amélioration des processus d'entreprise
- Catégorie : Informatique de santé
- Catégorie : Analyse de corrélation
- Catégorie : Technologie de la santé
- Catégorie : Soins aigus
- Catégorie : Intelligence artificielle
- Catégorie : Technologies émergentes
- Catégorie : Qualité des données
- Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Soins de santé
Détails à connaître

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17 devoirs
Enseigné en Anglais
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Statut : PrévisualisationNortheastern University
Statut : PrévisualisationCleveland Clinic
Statut : Essai gratuit
Statut : Essai gratuit
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.
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