用于医疗保健数据分析和预测建模的 Python

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语言：英语 |时长：2小时19分钟

你将学到什么

• 使用 Python 和 Jupyter/Colab 加载、清理和探索现实世界的医疗保健数据集。
• 执行描述性统计并创建富有洞察力的可视化效果，以揭示临床和公共卫生数据的趋势。
• 通过 pandas、NumPy 和 Matplotlib/Seaborn 等库应用核心分析技术（分组、聚合、时间序列分析、关联）。
• 为常见医疗保健分析任务构建和评估基本预测模型（例如回归、分类）。
• 使用常见的医疗保健数据格式（CSV、Excel、简单的 EHR 样式表格），同时应用数据质量和可重复性的良好做法。

了解如何使用 Python 将原始医疗保健数据转化为有意义、可操作的见解。

在这个基于项目的实用课程中，您将使用真实的临床和公共卫生数据集来构建完整的端到端分析管道。您将首先设置 Python 环境（本地或 Google Colab 中）并刷新数据工作所需的核心 Python 技能。从那里，您将学习如何从 CSV 文件加载医疗保健数据、理解变量含义以及处理缺失值、异常值和混乱的分类字段等现实问题。

接下来，您将使用 pandas、seaborn 和 matplotlib 直观地探索数据。您将创建清晰的直方图、箱线图和亚组图，帮助临床医生和决策者快速了解风险因素、结果和患者亚组的模式。在此基础上，您将设计实用功能并使用 scikit-learn 训练您的第一个预测模型（包括逻辑回归和随机森林），以解决疾病风险预测等问题。

在整个课程中，我们强调仔细评估（准确性、敏感性、特异性、ROC AUC）和负责任的解释，以便您避免对模型的过度评价。您将完成一个端到端的顶点项目——对医疗数据集进行清理、分析、建模和报告——从而生成一个可与雇主或主管分享的可用于投资组合的笔记本和摘要。本课程非常适合了解基本 Python 并希望自信地将其应用于实际医疗保健问题的学生、临床医生、分析师和有抱负的数据科学家。