Big Data Analytics in Health

• 了解機器學習和數據挖掘概念
• 高級程式設計經驗（Python、Java、Scala）
• 熟練掌握數據和ETL流程

大數據分析涉及檢查大量不同數據集的過程，以便發現相關性，隱藏模式和其他有用的見解。

健康產業擁有大量複雜的異構醫學和臨床數據。對健康數據應用大數據分析在獲得改善醫療保健服務的見解方面具有巨大潛力。然而，這些數據集的巨大性給分析和臨床環境的實際應用帶來了巨大挑戰。

在這個以講師為主導的現場培訓（遠程）中，參與者將學習如何在健康狀況下進行大數據分析，因為他們將逐步進行一系列動手實踐練習。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝和配置大數據分析工具，如Hadoop MapReduce和Spark
• 了解醫療數據的特徵
• 應用大數據技術處理醫療數據
• 在健康應用的背景下研究大數據系統和算法

聽眾

• 開發商
• 數據科學家

課程格式

• 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習。

注意

• 要申請本課程的定制培訓，請聯繫我們安排。

Big Data Analytics in Health 簡介

Big Data 分析技術概述

• 阿帕奇 Hadoop MapReduce
• Apache Spark（阿帕奇斯帕克酒店）

安裝和配置 Apache Hadoop MapReduce

安裝與設定Apache Spark

對健康數據使用預測建模

使用 Apache Hadoop MapReduce 獲取健康數據

對健康數據進行表型分析和聚類

• 分類評估指標
• 分類集成方法

將 Apache Spark 用於運行狀況數據

使用醫療本體

對運行狀況數據使用圖形分析

健康數據降維

使用患者相似性指標

故障排除

總結和結論