课程简介
本课程由资深医学数据分析师精心打造，涵盖临床大数据的采集、处理、分析和应用等多个方面。通过27节实战课程，学员将能够深入了解临床大数据的内在逻辑和应用场景。
课程亮点
- 实战性强：课程内容紧密围绕临床大数据的实际应用，提供丰富的实战案例。
- 全面系统：从基础理论到高级应用，全面覆盖临床大数据处理的全过程。
- 易于学习：课程结构清晰，讲解深入浅出，适合不同层次的学员。
适用人群
本课程适合以下人群学习：
- 医学研究人员
- 数据分析师
- 医疗信息化从业者
- 对临床大数据分析感兴趣的学者
📂 资源目录
第 10 节 时间序列变量的多重插补.avi [144.0 MB] 第 6 节 缺失数据的基本处理方法.avi [135.0 MB] 第 14 节 回归模型的建立.avi [117.0 MB] 第 22 节 临床预测模型及评分体系构建.avi [202.7 MB] 第 24 节 神经网络模型.avi [109.7 MB] 第 4 节 国内外免费开放数据库获取方法 (II).avi [89.7 MB] 第 18 节 岭回归LASSO回归.avi [199.7 MB] 第 7 节 缺失数据的可视化.avi [152.6 MB] 第 15 节 回归模型的优化：最佳子集和逐步回归.avi [92.1 MB] 第 3 节 国内外免费开放数据库获取方法 (I).avi [121.7 MB] 第 1 节 电子病历大数据与临床科研.avi [81.3 MB] 第 26 节 决策树与随机森林.avi [140.2 MB] 第 5 节 R语言基本操作.avi [127.2 MB] 第 16 节 回归模型诊断：残差及模型诊断.avi [108.8 MB] 第 9 节 缺失值的多重插补.avi [175.1 MB] 第 12 节 单变量分析.avi [164.9 MB] 第 8 节 缺失数据的简单插补.avi [149.3 MB] 第 25 节 神经网络模型进阶.avi [126.4 MB] 第 13 节 中介分析.avi [128.1 MB] 第 17 节 回归模型可视化：列线图制作.avi [153.1 MB] 第 11 节 Reshape程辑包的数据处理.avi [128.9 MB] 第 21 节 热图及层级聚类分析.avi [177.5 MB] 第 20 节 生存资料的半参数回归_jq.avi [154.1 MB] 第 19 节 生存资料的统计描述_jq.avi [98.0 MB] 第 27 节 单纯贝叶斯分类法.avi [148.3 MB] 第 23 节 K-近邻取样.avi [148.0 MB]