Imperial College London

Spécialisation "Infectious Disease Modelling"

Imperial College London

Spécialisation "Infectious Disease Modelling"

Nimalan Arinaminpathy

Instructeur : Nimalan Arinaminpathy

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Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 304 examens de cours de ce programme

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
2 mois à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Construct valid mathematical models capturing the natural history of a given infectious disease.

  • Implement a mathematical model in R, calibrating it against epidemiological data in order to estimate key model parameters

  • Use a calibrated model to create model projections for different intervention scenarios

  • Explain the strengths and limitations of a mathematical model in relation to given research and policy questions

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Data Modeling
  • Catégorie : Differential Equations
  • Catégorie : Epidemiology
  • Catégorie : Immunology
  • Catégorie : Infection Control
  • Catégorie : Infectious Diseases
  • Catégorie : Mathematical Modeling
  • Catégorie : Model Evaluation
  • Catégorie : Model Optimization
  • Catégorie : Predictive Modeling
  • Catégorie : Probability Distribution
  • Catégorie : Public Health
  • Catégorie : Public Health and Disease Prevention
  • Catégorie : Regression Analysis
  • Catégorie : Simulations
  • Catégorie : Statistical Methods
  • Catégorie : Statistical Modeling
  • Catégorie : Statistical Programming

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : R Programming
  • Catégorie : R (Software)

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  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de Imperial College London

Spécialisation - série de 3 cours

Developing the SIR Model

Developing the SIR Model

COURS 1, 21 heures

Ce que vous apprendrez

  • Construct valid mathematical models capturing the natural history of a given infectious disease

  • Interpret compartmental models in terms of rates, proportions and delays

  • Describe the fundamental processes driving the dynamics of an SIR epidemic and show their relation to important concepts

  • Explain mechanisms by which susceptibility can change over time and develop a simple SIR model to account for these under given parameters

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Epidemiology
Catégorie : Mathematical Modeling
Catégorie : Public Health
Catégorie : Infection Control
Catégorie : Differential Equations
Catégorie : R Programming
Catégorie : Public Health and Disease Prevention
Catégorie : Infectious Diseases
Interventions and Calibration

Interventions and Calibration

COURS 2, 24 heures

Ce que vous apprendrez

  • Identify the relationship between models and real-world epidemiological data

  • Incorporate treatment or vaccination into an SIR model, accounting for imperfect efficacy, and for different mechanisms of action

  • Perform simple calibrations of an SIR model against time-series data, selecting parameters to maximise the fit of the model to the data

  • Recognise two simple approaches to computer-based model calibration and perform model calibrations under each of these approaches in R.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : R Programming
Catégorie : Regression Analysis
Catégorie : Statistical Methods
Catégorie : Simulations
Catégorie : Data Modeling
Catégorie : Differential Equations
Catégorie : Probability Distribution
Catégorie : Immunology
Catégorie : Statistical Programming
Catégorie : Public Health
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Model Optimization
Catégorie : Epidemiology
Catégorie : Public Health and Disease Prevention
Catégorie : Infectious Diseases
Catégorie : Mathematical Modeling
Building on the SIR Model

Building on the SIR Model

COURS 3, 20 heures

Ce que vous apprendrez

  • Distinguish between stochastic and deterministic models, explain when either are appropriate, and perform simple simulations of a stochastic model

  • Identify where it is important to incorporate population structure in a model and design and simulate a transmission model capturing such structure 

  • Evaluate the assumptions behind the Ross MacDonald model, and code such a model using R to simulate the dynamics of a vector-borne disease 

  • Critically evaluate a modelling study and communicate its strengths and weaknesses to a scientifically literate audience 

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Mathematical Modeling
Catégorie : Public Health and Disease Prevention
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Epidemiology
Catégorie : Simulations
Catégorie : R Programming
Catégorie : Public Health
Catégorie : Infectious Diseases
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : Statistical Modeling
Catégorie : R (Software)

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Instructeur

Nimalan Arinaminpathy
Imperial College London
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Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

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’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

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