Kurs Code

bigdataanahealth

Dauer

21 hours (üblicherweise 3 Tage inklusive Pausen)

Voraussetzungen

An understanding of machine learning and data mining concepts
Advanced programming experience (Python, Java, Scala)
Proficiency in data and ETL processes

Überblick

Bei der Big-Data-Analyse werden große Mengen unterschiedlicher Datensätze untersucht, um Korrelationen, verborgene Muster und andere nützliche Erkenntnisse aufzudecken.

Die Gesundheitsbranche verfügt über riesige Mengen komplexer heterogener medizinischer und klinischer Daten. Die Anwendung von Big-Data-Analysen auf Gesundheitsdaten bietet ein großes Potenzial für die Gewinnung von Erkenntnissen zur Verbesserung der Gesundheitsversorgung. Die enorme Anzahl dieser Datensätze ist jedoch eine große Herausforderung für Analysen und praktische Anwendungen in einem klinischen Umfeld.

In diesem von Lehrern geleiteten Live-Training (Remote) lernen die Teilnehmer, wie Big-Data-Analysen im Gesundheitsbereich durchgeführt werden, während sie eine Reihe von praktischen Live-Laborübungen absolvieren.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

Installieren und konfigurieren Sie Big Data-Analysetools wie Hadoop MapReduce und Spark
Verstehen Sie die Eigenschaften von medizinischen Daten
Wenden Sie Big-Data-Techniken an, um mit medizinischen Daten umzugehen
Studieren Sie Big-Data-Systeme und -Algorithmen im Kontext von Gesundheitsanwendungen

Publikum

Entwickler
Data Scientists

Format des Kurses

Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben.

Hinweis

Um ein individuelles Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.

Machine Translated

Schulungsübersicht

Introduction to Big Data Analytics in Health

Overview of Big Data Analytics Technologies

Apache Hadoop MapReduce
Apache Spark

Installing and Configuring Apache Hadoop MapReduce

Installing and Configuring Apache Spark

Using Predictive Modeling for Health Data

Using Apache Hadoop MapReduce for Health Data

Performing Phenotyping & Clustering on Health Data

Classification Evaluation Metrics
Classification Ensemble Methods

Using Apache Spark for Health Data

Working with Medical Ontology

Using Graph Analysis on Health Data

Dimensionality Reduction on Health Data

Working with Patient Similarity Metrics

Troubleshooting

Summary and Conclusion

Erfahrungsberichte

★★★★★

Die VM hat mir sehr gut gefallen Der Lehrer war sehr kenntnisreich über das Thema sowie andere Themen, er war sehr nett und freundlich Die Anlage in Dubai hat mir gefallen.

Safar Alqahtani - Elm Information Security

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