曙海教學優(yōu)勢
該課程面向企事業(yè)項目實際需要,教學以實用為導向，秉承21年積累的教學品質(zhì)，醫(yī)療生物類數(shù)據(jù)分析培訓學習學校以項目實現(xiàn)為導向,老師將會與您分享設計的全流程以及工具的綜合使用技巧、經(jīng)驗。上門/線上/線下皆可,小班面授,互動直播任選.專注技術(shù)培訓,匠心服務,實戰(zhàn)教學。上門/線上/線下皆可,醫(yī)療生物類數(shù)據(jù)分析培訓學習學校專家,課程可定制,熱線:4008699035。
大批企業(yè)和曙海
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?既適合醫(yī)學、生命科學背景的學員，也適合數(shù)據(jù)分析和AI工程師等技術(shù)背景人員。內(nèi)容涵蓋數(shù)據(jù)基礎、分析方法、常用工具、生信特色、實例演練與價值體現(xiàn)等部分。
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課程導論
1.1 培訓目標與學習路徑
1.2 醫(yī)療與生物數(shù)據(jù)分析的發(fā)展現(xiàn)狀
1.3 典型應用場景概覽
醫(yī)療與生物數(shù)據(jù)基礎
2.1 醫(yī)療與生物數(shù)據(jù)類型（表型、組學、影像、文本等）
2.2 常見數(shù)據(jù)格式與獲取途徑（FASTA、VCF、BAM、HL7、DICOM等）
2.3 數(shù)據(jù)標準化與預處理基本概念
R與Python在生物醫(yī)學數(shù)據(jù)分析中的應用
3.1 R基礎與生信包簡介（tidyverse、Bioconductor等）
3.2 Python基礎與常用庫（NumPy、Pandas、SciPy、scikit-learn等）
3.3 數(shù)據(jù)可視化工具
醫(yī)學數(shù)據(jù)清洗與預處理
4.1 缺失值處理與異常值檢測
4.2 數(shù)據(jù)歸一化與標準化
4.3 數(shù)據(jù)集成與結(jié)構(gòu)化整理
統(tǒng)計分析與假設檢驗
5.1 描述性統(tǒng)計與可視化
5.2 t檢驗、方差分析、相關(guān)性分析等
5.3 多重檢驗與校正（如FDR）
生物信息學基礎分析方法
6.1 基因表達數(shù)據(jù)分析（bulk RNA-seq、單細胞RNA-seq）
6.2 差異表達分析與功能富集分析
6.3 基因變異、SNP與基因型-表型關(guān)聯(lián)分析（GWAS）
醫(yī)學影像與多模態(tài)數(shù)據(jù)分析
7.1 醫(yī)學影像數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與處理（DICOM、3D重建等）
7.2 表型-組學數(shù)據(jù)一體化分析
7.3 多模態(tài)融合與臨床決策支持
機器學習與AI在醫(yī)療生物數(shù)據(jù)分析中的實踐
8.1 監(jiān)督與非監(jiān)督學習在醫(yī)學數(shù)據(jù)分析中的應用
8.2 特征工程與模型選擇
8.3 案例演練：疾病風險預測及生物標志物篩選
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數(shù)據(jù)可視化與結(jié)果解讀
9.1 熱圖、火山圖、條形圖等在生物醫(yī)學中的實際應用
9.2 交互式報表與可視化工具
9.3 臨床與科研報告撰寫及數(shù)據(jù)解讀原則
