课程目标：

 

通过该课程的学习，学员应能够：①熟练安装Python及常用集成开发环境；②掌握Python编程基础，能够完成缺失值、异常值等数据预处理工作，并运用Matplotlib等库完成数据可视化；③理解机器学习核心概念，熟悉线性回归、决策树、随机森林、神经网络等常用算法，明确其在医学场景中的应用；④掌握准确率、均方误差、ROC等模型评估方法，以科学评估模型性能；⑤学会使用Python工具进行临床数据分析，如疾病风险预测等。

 

课程大纲：

 

主题	内容
Python编程基础与数据预处理	1. Python软件安装与集成开发环境介绍 2. Python编程基础 • 程序的格式框架 • 变量命名与保留字 • 数据类型：数字类型、字符串、列表、集合、字典等 • 程序的控制结构：顺序、分支、循环 • 语句与函数 3. 函数定义与调用 4. 使用Python第三方库完成数据预处理与可视化 • Pandas库：数据读写与处理分析，包括缺失值处理、异常值检测、标准化等 • Matplotlib库：数据可视化，包括绘制柱状图、箱型图、ROC曲线等 5. 案例1：心脏病数据集的处理与可视化
机器学习与临床数据分析实战	6. 机器学习核心概念与常用算法 • 核心概念：有监督学习、无监督学习 • 常用算法：逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络、随机森林、XGBoost、集成学习等 7. 模型评估指标 • 准确率、灵敏度、特异性、AUC值、ROC曲线、均方误差等 8. 案例2：心脏病影响因素分析 9. 案例3：糖尿病遗传风险预测

 

以上课程可以根据客户实际情况进行灵活调整。

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