您是否對醫療科研充滿熱情,但苦于缺乏有效的工具和方法?
您是否渴望用數據驅動的方式解決復雜的醫學問題?
您是否立志突破現有醫療科研瓶頸,卻在探索新興技術與傳統醫學融合的道路上迷失?
關于課程 About...
我們為您精心打造了一門
從零基礎開始的Python 機器學習課程
專為醫療科研領域的您量身定制。
無論您是醫學專業的學生
還是從事醫療科研的工作人員
這門課程都將為您打開一扇通往未來的大門
助力您在醫療科研領域取得更大的突破。
01
醫療科研的未來趨勢
隨著人工智能和大數據技術的快速發展,機器學習已經成為醫療科研領域的重要工具。掌握這一技能,將為您未來的科研工作帶來更多可能性。
02
提升職業競爭力
通過學習 Python 機器學習,您將具備更強的數據分析能力和科研創新能力,從而在激烈的職場競爭中脫穎而出。
03
解決實際問題,推動醫療進步
通過這門課程,您將學會如何利用機器學習解決醫療科研中的實際問題,為推動醫療進步貢獻自己的力量。
04
限時優惠,性價比超高
我們特別推出了早鳥優惠價和團體價,讓您以更低的價格享受高質量的課程內容和專業的輔導服務。
01
零基礎入門,快速上手
該課程可幫助機器學習新手及對python感興趣者輕松入門并進階,從基礎到機器學習核心技能皆可掌握。
02
實戰案例驅動,學以致用
課程含多個臨床研究機器學習頂刊案例復現(如預測重癥患者 AKI、心衰患者判斷等),助力學會用機器學習解決實際問題。
03
完善的課程體系
課程含七個模塊,涉及 Python 基礎、數據處理、統計分析、機器學習、深度學習、生存分析等多方面內容,助您全面掌握相關技能。
04
互動式學習,答疑解惑
課程結束后有專門的答疑環節,您可以隨時向講師提問,解決學習中的疑惑。
05
在線深度輔導,及時解決問題
提供在線輔導服務,培訓結束后有為期一個月的深度輔導及社群答疑機會,助力實踐運用知識、解決寫作問題,避免因技術難題受阻。
06
強大的社區支持,共同成長
加入學習社區(通過微信群及騰訊會議循環上課答疑),課程期間鼓勵學員匯報分享學習心得、經驗與成果,學員間可交流分享、共同進步,彼此相伴成長。
模塊
課程目錄及基本內容
第一部分
Python 基礎知識講解(約2小時)
學習 Python數據結構、流程控制、環境搭建、數據讀取與輸出等基礎知識。
第二部分
Python 統計分析與可視化(約2小時)
掌握數據描述、概率分布、假設檢驗等統計分析方法,學會使用圖表展示數據。
第三部分
Python 數據清洗(約2小時)
學習數據的合并、分組和聚合,如何處理缺失值、異常值,進行數據歸一化和標準化,確保數據質量。
第四部分
Python 機器學習(約4小時)
深入理解監督學習和無監督學習,學習常用的機器學習算法,如邏輯回歸、SVM、決策樹、隨機森林、XGBoost 等(包含模型構建,訓練,調優及簡單評估)。
第五部分
Python 深度學習模型(約2小時)
探索深度學習的基本概念和原理,學習如何使用 TensorFlow 或 PyTorch 構建和訓練神經網絡。
第六部分
Python 生存分析(約2小時)
了解生存分析的概念和應用,學習如何使用 lifelines 庫進行生存數據分析。
第七部分
模型評估圖及可解釋性(約2小時)
學會使用誤差棒、DCA 曲線、校準曲線等工具評估模型性能,掌握 SHAP 圖等可解釋性技術。
全程班贈送課程
贈送課1
基于機器學習的 SCI 論文解析(約1小時)
了解如何使用機器學習技術發表高質量的 SCI 論文,學習前沿研究成果。
贈送課2
Python快速入門。
贈送課3
價值399元醫學科研直播課程回看(幸運52課程)。
贈送4:平臺 AI輔助寫作(寫作、翻譯、潤色)基于ChatGPT與AI-MD系統
1
授課時間,2025年02月07日晚20:00第一次直播課;以后每周三、周六晚20:00進行授課和實操答疑,根據情況調整上課具體時間和頻次,預計4-6周完成課程教學;
2
課程資料含詳細的課程講義、代碼示例和部分數據,幫助您更好地學習;
3
授課方式:線上直播+視頻回放+預約答疑+社群討論+遠程一對一解決代碼問題;部分理論及代碼基礎課程為全網公開課;
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為保證課程輔導質量,全程班學員進行限額,先到先得。
01
課程優惠一
早鳥2025年02月02日前報名全程班單個學員優惠價3599元;
02
課程優惠二
3人團每人3499元,5人團每人3299元,10人團每人2999元;
03
課程優惠三
1)轉發此廣告推文至朋友圈全部可見,減免200元;2)醫咖會創始會員,減免800元;2)醫咖會超級會員,減免300元;
04
優惠四
價格3999元,另贈送價值399元醫學科研直播課程回看(幸運52課程);
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優惠五
全程班學員贈送頂刊研習社內部人工智能問答機器人“AI-MD”賬號3個月(堪比ChatGPT)因網絡等問題,此項贈送不做任何承諾)。
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