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埃克塞特大学健康数据科学课程辅导

作者:海马 发布时间:2024-09-10 14:05:52
埃克塞特大学健康数据科学课程辅导,是一个快速发展的领域,英国在此方面具有优势,能够接触到全球最大的生物样本库、基因组学和健康服务资源。这是一门灵活的跨学科课程,既适合拥有量化技能且对健康感兴趣的申请者,也适合有健康背景且对数据科学感兴趣的学生。该课程注重培养可就业的、可转移的技能,特别关注Python编程语言的应用,这是一种在技术领域广泛使用的编码语言。
埃克塞特大学健康数据科学课程辅导

课程辅导内容

HPDM092 研究设计基础

在这门必修的入门模块中,你将批判性地审视并应用健康服务研究的核心概念和模型,以及支撑这一跨学科且高度应用领域的主要方法和研究设计要素。课程旨在全面涵盖以下内容:定量研究、定性研究和混合方法;广泛的学科视角;对健康服务和健康政策目标的全面理解(例如:有效性、安全性、成本效益、可行性、接受度、可达性、公平性);并围绕所有应用社会科学研究面临的关键研究设计选择展开。此外,还将涵盖所有高质量应用健康研究的基本考虑因素,如理论的作用、患者和公众的参与、数据处理和管理以及研究伦理。

HPDM182 健康与生命科学统计学

本模块为健康和生命科学应用中的统计分析提供了广泛的介绍。模块首先考虑了统计调查的不同阶段,并强调了问题定义的重要性。模块还突出了基于描述性统计和图形的探索性数据分析的好处。将涵盖概率理论的关键概念以及统计分布在健康数据建模中的作用。模块的核心部分提供了回归建模的基础,包括简单线性回归、逻辑回归、生存分析以及考虑复杂时间和层级数据结构的模型。整个模块强调对统计方法的批判性评估以及在特定健康应用背景下对分析结果的解释。通过本模块,你将获得使用R软件环境进行统计计算的实践经验,并接触基于真实健康数据的案例研究。

HPDM097 利用健康数据创造改变

健康服务是复杂的组织,需要协调其工作队伍和患者路径,以有效和高效地提供高质量的护理。在这个模块中,你将学习运筹学(OR):利用模型来帮助解决复杂问题的学科。你将了解如何将运筹学应用于时间序列数据的预测、机器学习、优化、人工智能方法、经典排队理论和离散事件仿真,以支持健康服务的前瞻性规划和重新配置。

该模块代码密集,你将使用Python 3、NumPy、Pandas、SkLearn、Keras以及计算机仿真库。

HPDM098 分层医学

通过医疗系统(包括NHS)和大规模生物样本库(如UK Biobank),全球数百万人的基因和表型健康数据正变得可获取。这些数据用于预测疾病风险和健康结果,并根据这些特征对个体进行分组(分层)。在本模块中,你将学习这些数据如何用于疾病预测和分类。你将应用和开发统计模型以及计算算法,分析这些数据以进行患者分层。在本模块中,你将使用Python、统计编程语言(如R)、数据库技术(如SQLite)、计算命令行工具以及Linux。

HPDM099 研究项目

本模块的目标是将你在硕士课程前两个学期中培养的数据科学技能应用于健康领域的实际问题。将开发一系列项目规范,这些规范来自于商业和健康服务领域的广泛合作伙伴网络以及大学内部的研究项目。这些合作伙伴组织包括国家健康服务组织、制药公司和健康数据公司。你将从项目选项中选择你感兴趣的项目,以便工作能尽可能匹配你的兴趣和需求。在秋季学期,将安排一个联络日,让你在提交偏好之前提前见到潜在的项目合作伙伴,并在秋季学期结束前确定最终选择。项目工作将由学术导师和工作场所导师持续监督和指导。模块的评估将包括项目执行表现、最终报告以及项目结束时的海报/展示。

以上就是关于“埃克塞特大学健康数据科学课程辅导”的介绍,海马课堂针对学生的薄弱科目和学校教学进度,匹配背景相符的导师,根据学生情况进行1V1专属备课,上课时间灵活安排,中英双语详细讲解课程中的考点、 难点问题,并提供多方位的课后辅导,辅助学生掌握全部课程知识,补足短板。

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