北京
當(dāng)Python 機(jī)器學(xué)習(xí)遇上醫(yī)學(xué)研究，這波操作直接打通科研任督二脈！
你是否正被這些問(wèn)題困?。?/b>
? 面對(duì)海量醫(yī)療數(shù)據(jù)，卻只能手動(dòng)處理到崩潰？
? 想發(fā)高分論文，卻不懂如何用機(jī)器學(xué)習(xí)建模分析？
? 眼看別人用AI預(yù)測(cè)疾病、發(fā)頂刊，自己卻連代碼都看不懂？
現(xiàn)在，這門課就是你的破局關(guān)鍵！
0基礎(chǔ)入門
一區(qū)案例復(fù)現(xiàn)
1個(gè)月深度輔導(dǎo)
專為醫(yī)生、醫(yī)學(xué)生、科研人員量身定制，讓你從數(shù)據(jù)小白變身科研建模大神！
一、為什么選擇Python？
1、緊跟科研趨勢(shì)：AI + 醫(yī)療是未來(lái)10年風(fēng)口，現(xiàn)在不學(xué)，明年只能看別人拿基金、發(fā)高分文章！
2、職業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力飆升：掌握機(jī)器學(xué)習(xí)技能，發(fā)文快，晉升更快！
3、數(shù)據(jù)處理王者：幾行代碼就能搞定數(shù)萬(wàn)條數(shù)據(jù)清洗，比手動(dòng)處理快百倍！
4、模型構(gòu)建神器：用 Scikit-learn等模塊輕松搭建疾病預(yù)測(cè)模型，像AKI 預(yù)警、心衰診斷這樣的頂刊案例直接復(fù)現(xiàn)！
5、跨平臺(tái)協(xié)作王：不管是 Windows 還是 Mac，數(shù)據(jù)無(wú)縫對(duì)接，團(tuán)隊(duì)協(xié)作效率拉滿！
6、科研迭代加速器：新數(shù)據(jù)來(lái)了？改幾行代碼就能優(yōu)化模型，再也不用重寫(xiě)整個(gè)分析流程！
二、課程亮點(diǎn)
1、零基礎(chǔ)入門，快速上手：該課程可幫助編程新手及對(duì)python感興趣者輕松入門并進(jìn)階，從基礎(chǔ)到機(jī)器學(xué)習(xí)核心技能皆可掌握。
2、實(shí)戰(zhàn)案例驅(qū)動(dòng)，學(xué)以致用：課程中包含多個(gè)真實(shí)的臨床研究機(jī)器學(xué)習(xí)頂刊復(fù)現(xiàn)，如預(yù)測(cè)重癥患者發(fā)生AKI、心衰患者判斷等。助力學(xué)會(huì)用機(jī)器學(xué)習(xí)解決實(shí)際問(wèn)題。
3、完善的課程體系：六大模塊覆蓋「Python基礎(chǔ)知識(shí)→數(shù)據(jù)預(yù)處理與清洗→機(jī)器學(xué)習(xí)建?！Ｐ驮u(píng)價(jià)→生存分析」，科研所需技能一網(wǎng)打盡！
4、互動(dòng)式學(xué)習(xí)：課程結(jié)束后有專門的答疑環(huán)節(jié)，您可以隨時(shí)向講師提問(wèn)，解決學(xué)習(xí)中的疑惑。
5.在線深度輔導(dǎo)，及時(shí)解決問(wèn)題：提供在線輔導(dǎo)服務(wù)，培訓(xùn)結(jié)束后有為期一個(gè)月的深度輔導(dǎo)及社群答疑機(jī)會(huì)，助力實(shí)踐運(yùn)用知識(shí)、解決寫(xiě)作問(wèn)題，避免因技術(shù)難題受阻。
6.強(qiáng)大的社區(qū)支持，共同成長(zhǎng)：加入我們的學(xué)習(xí)社區(qū)（微信群+騰訊會(huì)議循環(huán)上課答疑），課程期間鼓勵(lì)學(xué)員匯報(bào)分享學(xué)習(xí)心得、經(jīng)驗(yàn)與成果，學(xué)員間可交流分享、共同進(jìn)步，彼此相伴成長(zhǎng)。
三、往期學(xué)員部分一區(qū)論文及圖表示例
四、課程目錄及時(shí)間
模塊
課程目錄及基本內(nèi)容
第一部分
Python基礎(chǔ)知識(shí)講解
1. Python相關(guān)基本概念
2. Python機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型應(yīng)用場(chǎng)景
3. 傳統(tǒng)預(yù)測(cè)模型與機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型的對(duì)比
4. 機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型的現(xiàn)狀與未來(lái)
第二部分
Python數(shù)據(jù)預(yù)處理與清洗★
1. Python環(huán)境搭建與數(shù)據(jù)導(dǎo)入
2. 數(shù)據(jù)的合并與關(guān)聯(lián)
3. 數(shù)據(jù)的分組與聚合
4. 缺失值處理
5. 異常值處理
6. 數(shù)據(jù)歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化
第三部分
Python統(tǒng)計(jì)分析與可視化
1. 數(shù)據(jù)描述與分布基礎(chǔ)
2. 假設(shè)檢驗(yàn)與統(tǒng)計(jì)推斷
3. 限制性立方樣條
4. 傾向性評(píng)分匹配
5. 數(shù)據(jù)可視化
第四部分
Python機(jī)器學(xué)習(xí)★
1. 機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型構(gòu)建與訓(xùn)練
2. 機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型優(yōu)化
3. 機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型評(píng)估
第五部分
模型評(píng)估圖及可解釋性
1． 模型評(píng)估工具：誤差棒、DCA 曲線和校準(zhǔn)曲線
2． 模型的可解釋性：SHAP圖
第六部分
Python生存分析
1. 生存分析的概念和應(yīng)用
2. 生存分析模型構(gòu)建：使用 lifelines 庫(kù)進(jìn)行
全程班贈(zèng)送課程
贈(zèng)送1
Python快速入門
贈(zèng)送2
價(jià)值399元醫(yī)學(xué)科研直播課程回看（幸運(yùn)52課程）
贈(zèng)送3
AI輔助寫(xiě)作平臺(tái)（寫(xiě)作、翻譯、潤(rùn)色）基本功能免費(fèi)使用一個(gè)月
（注：★重要課程標(biāo)識(shí)）
課程說(shuō)明：
1.授課時(shí)間，2025年08月16日晚20：00第一次直播課；以后每周二、六晚20:00進(jìn)行授課和實(shí)操答疑，根據(jù)情況調(diào)整上課具體時(shí)間和頻次，預(yù)計(jì)4周左右完成課程教學(xué)；
2.課程資料含詳細(xì)的課程講義、代碼示例和部分?jǐn)?shù)據(jù)，幫助您更好地學(xué)習(xí)；
3.授課方式：線上直播+視頻回放+預(yù)約答疑+社群討論+遠(yuǎn)程一對(duì)一解決代碼問(wèn)題；
4.為保證課程輔導(dǎo)質(zhì)量，學(xué)員進(jìn)行限額，先到先得；
5.課程優(yōu)惠之一：原價(jià)4299元，2025年08月12日前報(bào)名繳費(fèi)成功的單個(gè)學(xué)員早鳥(niǎo)優(yōu)惠價(jià)3599元；
6.課程優(yōu)惠之二：3人團(tuán)每人3499元，5人團(tuán)每人3299元；
7.課程優(yōu)惠之三：1）轉(zhuǎn)發(fā)此廣告推文至朋友圈全部可見(jiàn)，減免200元；2）醫(yī)咖會(huì)創(chuàng)始會(huì)員，減免800元，超級(jí)會(huì)員減免200元
五、適合人群
l 醫(yī)學(xué)專業(yè)的學(xué)生
l 從事醫(yī)療科研的工作者
l 對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)感興趣的醫(yī)護(hù)人員
l 想要提升數(shù)據(jù)分析能力的科研人員
l 想要快速?gòu)?fù)現(xiàn)預(yù)測(cè)模型文章套路的學(xué)員
l 想要入門python的生物醫(yī)藥人員
六、教師團(tuán)隊(duì)介紹
我們的教師團(tuán)隊(duì)由經(jīng)驗(yàn)豐富的IT博士工程師和專業(yè)的醫(yī)學(xué)碩博團(tuán)隊(duì)組成，確保您能夠獲得最前沿的技術(shù)支持和最權(quán)威的醫(yī)學(xué)指導(dǎo)。
IT博士工程師：團(tuán)隊(duì)成員均來(lái)自國(guó)內(nèi)外知名高校，擁有豐富的機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)經(jīng)驗(yàn)。他們?cè)诙嗉抑髽I(yè)擔(dān)任高級(jí)工程師，參與過(guò)多個(gè)大型項(xiàng)目的開(kāi)發(fā)和實(shí)施，能夠?yàn)槟峁┳顚?shí)用的技術(shù)指導(dǎo)。
醫(yī)學(xué)碩博團(tuán)隊(duì)：團(tuán)隊(duì)成員均為醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的專家，涵蓋了心血管、腫瘤、神經(jīng)等多個(gè)專業(yè)方向。他們?cè)卺t(yī)療科研領(lǐng)域有著深厚的積累，能夠結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，幫助您更好地理解如何將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于醫(yī)療實(shí)踐中。
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