Struttura del corso

Introduzione a Big Data Analytics in Health

Panoramica di Big Data Tecnologie analitiche

  • Apache Hadoop MapReduce
  • Scintilla Apache

Installazione e configurazione di Apache Hadoop MapReduce

Installazione e configurazione Apache Spark

Utilizzo della modellazione predittiva per i dati sanitari

Utilizzo di Apache Hadoop MapReduce per i dati sanitari

Esecuzione della fenotipizzazione e del clustering sui dati sanitari

  • Metriche di valutazione della classificazione
  • Metodi dell'insieme di classificazione

Utilizzo di Apache Spark per i dati sanitari

Lavorare con l'ontologia medica

Utilizzo dell'analisi grafica sui dati sanitari

Riduzione della dimensionalità sui dati sanitari

Utilizzo delle metriche di somiglianza dei pazienti

Risoluzione dei problemi

Riassunto e conclusione

Requisiti

  • Comprensione dei concetti di Machine Learning e data mining
  • Esperienza di programmazione avanzata (Python, Java, Scala)
  • Competenza nei processi di dati ed ETL
  21 ore
 

Numero di Partecipanti


Data Inizio

Data Fine


Le date sono soggette a disponibilità e si svolgono tra le 09:30 e le 16:30.
I corsi di formazione pubblici richiedono più di 5 partecipanti.

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