【项目内容】
本课程聚焦
面向
健康医疗
数据的
Python
语言编程，
通过实践加深对相关算法原理的认知，提升解决实际问题的动手操作能力，从而提高
学员
的数据科学素养，旨在培训学员：
l
掌握
Python
语言编程基础和编程思想，
熟悉
基础语法，
能够使用编程工具进行
Python
编程
；
l
能够
运用
numpy
进行科学计算；运用
pandas
进行表格
处理
；运用
statsmodels
进行统计分析；
运用
matplotlib
进行
作图；运用
sklearn
进行机器学习建模；
l
培养
学员
结合健康数据科学理论与实践的能力，通过真实
健康医疗
数据分析的实际项目，深入了解编程和机器学习的相关原理，以及锻炼解决问题的实际动手能力。
【办学单位】
北京大学健康医疗大数据国家研究院
【招生对象】
本次课程为希望提升数据分析能力的临床工作者、医疗健康其他领域工作者量身打造，也适用于健康数据科学相关从业者。包括但不限于：
l
临床和非临床专业的医学研究生：为自己的研究课题增加新内容，运用
Python
补充新的数据分析结果和新发现，丰富毕业论文；
l
医院的科研人员：进一步发掘真实世界健康医疗大数据的隐藏价值，运用
Python
对医院现有的数据进行处理、分析、建模、可视化和预测，产出高质量创新科研成果；
l
掌握了统计分析方法的数据分析师：进一步了解人工智能、机器学习的新工具，使用
Python
建立预测模型，变传统关联性分析为预测；
l
科研管理人员：了解数据驱动的研究新思想，了解人工智能从业人员的工作流程，了解医学与人工智能合作的挑战和机遇。
【培训地点】
腾讯会议线上授课
+
北大医学部线下授课
【培训时间】
2024
年
11
月
8
日
-17
日
11
月
8
、
13
日线上晚
18:30-20:30
，
11
月
16
、
17
日周末全天线下课程，
共计
18
学时，见具体课程安排。
【课程安排】
第
1
次课线上
11
月
8
日
18:30-20:30
（
2
课时）
l
Python
基础理论课
n
Python
语言及生态圈
n
环境搭建：
Anaconda
的下载与安装，
Jupyter
、
Spyder
等界面及功能介绍
n
基础语法、运算符和语句
n
成功运行第一个程序
n
使用大语言模型辅助代码编写和
debug
l
编程环境配置
l
第一个程序
Hello World!
第
2
次课线上
11
月
13
日
18:30-20:30
（
2
课时）
l
Python
数据分析理论课
n
机器学习简介
n
利用
sklearn
建立回归、分类、聚类模型，并进行模型筛选和评估
n
基于电子健康档案数据建立风险预测模型
l
建立预测模型
第
3
次课线下
11
月
16
日
8:30-17:30
（
7
课时）
l
Python
基础实践课
n
理论课习题答疑
n
数据类型：字符串、列表、元组、字典、时间日期
n
函数：定义与调用，参数及作用域
n
模块：定义与调用
n
文件输入输出
n
读写电子健康档案数据：表格、图像、信号、文本、图
/
网络
n
利用
numpy
创建、操作数组，并进行数学和统计运算
n
利用
pandas
创建、操作表格，并进行表格清洗、查询和整合
l
电子健康档案数据预处理
第
4
次课线下
11
月
17
日
8:30-17:30
（
7
课时）
l
Python
数据分析实践课
n
理论课习题答疑
n
利用
statsmodels
进行统计检验
n
利用
matplotlib
作图，美化论文插图
n
SHAP
与可解释性分析
n
临床医学公开数据库介绍（
PhysioNet
、
MIMIC
、
PIC
）
n
如何利用公开数据库开展医学研究
n
利用
Python
和
公开数据库
建立临床预测模型
（代码量
300
行以内）
n
AI
医疗最后一公里
l
利用
Python
和
公开数据库
建立临床预测模型
账
号：
0200 0062 0908 9112 565
用途（汇款时请备注）：健康数据科研
+
学员姓名
注：将缴费凭证（转账截图
/
汇款凭证照片）通过微信或邮件发送给报名联系人崔老师（联系方式见下），确认报名成功。
3.
报名缴费截止时间：
2024
年
11
月
6
日
。
注：小班授课，人数有限，额满即止（
以缴费顺序为准
）。
（扫描二维码，填写报名信息）
【联系方式】
报名联系人：崔老师
电话：
010-82806531
，
13810687742
（微信号：
16759657
）
邮箱：
pku_dshm@bjmu.edu.cn
20241108北京大学临床数据科学家Python数据分析研修班招生简章（盖章）.pdf
