Python для биостатистики: анализ данных об инфекционных заболеваниях

7 участников

О чём курс

Эпидемиологическое моделирование и прогнозирование распространения инфекций требуют работы с данными в Python — здесь вы научитесь превращать сухую статистику в наглядные карты и модели принятия решений. Вы пройдете путь от подготовки сырых датасетов с Kaggle до построения сложных прогнозов на основе модели SIR. Внутри разбираются инструменты для оценки скорости передачи вируса, методы поиска выбросов через Z-score и принципы оценки политики здравоохранения. Вы научитесь применять STL-разложение временных рядов для отслеживания ежегодных трендов и визуализировать очаги инфекций с помощью тепловых карт.

Программа обучения

  • Основы биостатистики и анализа инфекционных заболеваний
  • Поиск и загрузка наборов данных с Kaggle
  • Очистка данных: удаление пропущенных строк и дубликатов
  • Анализ демографических данных пациентов
  • Определение корреляции между населением и заболеваемостью
  • Обнаружение выбросов методом Z-оценки
  • Анализ доверительного интервала
  • Анализ тенденций инфекционных заболеваний
  • Прогнозирование уровней заболеваемости с помощью разложения временных рядов (модель STL)
  • Эпидемиологическое моделирование с использованием модели SIR
  • Расчет скорости передачи инфекций
  • Оценка факторов распространения (плотность населения, коллективный иммунитет, антигенные вариации)
  • Оценка политики общественного здравоохранения на основе данных
Складчина создана 5 ноября 2023 г. · описание обновлено 23 марта 2026 г.

Другие материалы автора 6

CR Christ Raharja Все материалы
260 ₽ 1 980 ₽