新南威爾士大學的Health data science健康數(shù)據(jù)科學碩士課程將幫助學生找到正確的數(shù)據(jù)、發(fā)掘隱藏的見解，并利用這些信息更好地支持臨床護理，為健康政策提供信息并改善人口健康。課程涵蓋了從理解復雜的健康問題到數(shù)據(jù)處理和管理、機器學習、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)交流的核心內(nèi)容。下面是對新南威爾士大學Health data science核心課程的概述，希望對你有所幫助。

1、健康數(shù)據(jù)科學的背景

本課程介紹了澳大利亞衛(wèi)生系統(tǒng)如何生成和使用數(shù)據(jù)。課程將研究如何通過各種形式的健康數(shù)據(jù)來衡量和報告健康結(jié)果，以及這些健康數(shù)據(jù)如何揭示健康方面的不平等。課程介紹了健康數(shù)據(jù)的主要來源，包括與初級保健、入院和處方藥有關(guān)的數(shù)據(jù)。此外還將探討健康數(shù)據(jù)科學家如何利用這些信息和其他信息為政策和研究提供證據(jù)。

2、健康數(shù)據(jù)科學的統(tǒng)計基礎(chǔ)

健康數(shù)據(jù)通常既復雜又嘈雜，要從這些數(shù)據(jù)中獲得見解（或揭示隱藏的信號），需要利用概率概念。因此，扎實地理解統(tǒng)計學原理是健康數(shù)據(jù)科學的內(nèi)在要求。本課程旨在介紹理解此類現(xiàn)象所需的基礎(chǔ)知識。

3、健康數(shù)據(jù)的管理和保存

本課程旨在讓學生掌握收集或獲取數(shù)據(jù)所需的技能，設(shè)計符合最佳實踐的數(shù)據(jù)管理策略，并了解數(shù)據(jù)管理的日常實用性，以實現(xiàn)健全的數(shù)據(jù)管理。學生將掌握所需的數(shù)據(jù)處理技能，以收集適合分析和研究目的的數(shù)據(jù)，包括來自關(guān)聯(lián)項目的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)處理技能將側(cè)重于數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)文檔（例如數(shù)據(jù)字典）和數(shù)據(jù)管理等關(guān)鍵領(lǐng)域，最終目的是創(chuàng)建可用于分析的數(shù)據(jù)集，并確保結(jié)果的可重復性。

4、健康數(shù)據(jù)分析：機器學習 I

本課程介紹了健康領(lǐng)域的機器學習。學生將學習分類和回歸的監(jiān)督學習方法的理論和應(yīng)用，以及包括降維和聚類在內(nèi)的無監(jiān)督學習技術(shù)。

5、健康數(shù)據(jù)分析：統(tǒng)計建模 I

本課程為擬合統(tǒng)計回歸模型的理論和實踐提供了堅實的基礎(chǔ)，尤其側(cè)重于廣義線性模型 (GLM) 的靈活性。從線性回歸開始，課程的一個主要主題是模型擬合的最佳實踐，包括全面的探索性數(shù)據(jù)分析、模型假設(shè)檢查、數(shù)據(jù)準備和轉(zhuǎn)換，以及對模型適當性和診斷的仔細關(guān)注。重點是建立內(nèi)容感知、目的明確的模型，為模型參數(shù)選擇提供信息。

6、健康數(shù)據(jù)分析：統(tǒng)計建模 II

復雜的建模技術(shù)對于分析真實世界的健康數(shù)據(jù)至關(guān)重要。本課程涵蓋的主題包括分層數(shù)據(jù)的多層次模型；時間序列和縱向數(shù)據(jù)分析；因果有向無環(huán)圖（DAG）和準實驗方法，為觀察數(shù)據(jù)的因果分析提供信息；以及缺失值的多重估算。

7、健康數(shù)據(jù)的可視化和交流

本課程將采用工具箱方法來創(chuàng)建適當、可重復和透明的分析和可視化。課程主要使用R軟件生態(tài)系統(tǒng)，同時涵蓋了Python和其他可視化和交流軟件平臺的使用。課程將介紹實用的最佳實踐數(shù)據(jù)科學分析和可視化技術(shù)，重點是不同類型的數(shù)據(jù)可視化。

8、編程原理*

本課程為學生提供了通用編程技術(shù)和Python編程的扎實概念知識和實踐技能，以便在許多專業(yè)課程中有效使用，這些課程希望學生掌握足夠強的編程技能并熟練掌握Python語言。

9、健康數(shù)據(jù)科學計算*

學生將通過解決與健康相關(guān)的問題來學習使用Python語言編程。主題包括數(shù)據(jù)類型、函數(shù)、數(shù)據(jù)處理、模擬、軟件開發(fā)以及程序測試和調(diào)試。通過使用Python（包括NumPy和Pandas）進行大量"實踐"編碼來強化理論原則。

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