Dieses geführte Projekt zielt darauf ab, Datenexperten in die Lage zu versetzen, ordentliche Modelle des maschinellen Lernens in R zu erstellen.

In diesem 2-stündigen projektbasierten Kurs arbeiten Sie im Rahmen eines realen Szenarios als Teil eines Data-Science-Teams, das die Aufgabe hat, die Zahl der Wiedereinweisungen in Krankenhäuser für eine führende Gesundheitsorganisation zu reduzieren. Durch praktische Übungen lernen Sie, klinische Daten vorzuverarbeiten und Modelle für maschinelles Lernen zu trainieren und zu bewerten. Am Ende dieses Kurses werden Sie eine umfassende Machine-Learning-Pipeline erstellt haben, die auf die Vorhersage von Krankenhauswiederaufnahmen zugeschnitten ist. Um erfolgreich zu sein, benötigen Sie ein gutes Verständnis der Programmiersprache R, einschließlich der Datenmanipulation und -visualisierung mit den Tidyverse-Paketen, sowie einige Kenntnisse der Konzepte des maschinellen Lernens. Es sind keine Vorkenntnisse im Umgang mit Tidymodels erforderlich, so dass es für jeden zugänglich ist, der an der Nutzung von Data Science für die Analyse im Gesundheitswesen interessiert ist. Begleiten Sie uns auf dieser transformativen Reise und werden Sie in die Lage versetzt, durch datengestützte Erkenntnisse einen bedeutenden Einfluss auf die Ergebnisse der Patientenversorgung zu nehmen.