Cursos de Big Data Analytics in Health

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Código del Curso

bigdataanahealth

Duración

21 horas (usualmente 3 días, incluidas las pausas)

Requerimientos

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

Descripción General

El análisis de Big Data implica el proceso de examinar grandes cantidades de conjuntos de datos variados para descubrir correlaciones, patrones ocultos y otras ideas útiles.

La industria de la salud tiene cantidades masivas de datos clínicos y médicos heterogéneos complejos. La aplicación de análisis de big data en datos de salud presenta un enorme potencial para obtener información para mejorar la prestación de servicios de salud. Sin embargo, la magnitud de estos conjuntos de datos plantea grandes desafíos en los análisis y aplicaciones prácticas en un entorno clínico.

En esta capacitación en vivo (remota) dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo realizar análisis de big data en salud a medida que realizan una serie de ejercicios prácticos de laboratorio en vivo.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

  • Instale y configure herramientas de análisis de big data como Hadoop MapReduce y Spark
  • Comprender las características de los datos médicos.
  • Aplicar técnicas de big data para manejar datos médicos.
  • Estudiar los sistemas y algoritmos de big data en el contexto de las aplicaciones de salud.

Audiencia

  • Desarrolladores
  • Científicos de datos

Formato del curso

  • Conferencia en parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica.

Nota

  • Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.

Machine Translated

Programa del Curso

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

Testimonios

★★★★★
★★★★★

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