Imperial College London
Spezialisierung Modellierung von Infektionskrankheiten

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Imperial College London

Spezialisierung Modellierung von Infektionskrankheiten

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(265 Bewertungen)

Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
2 Monate
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Flexibler Zeitplan
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Was Sie lernen werden

  • Konstruieren Sie gültige mathematische Modelle, die den natürlichen Verlauf einer bestimmten Infektionskrankheit erfassen.

  • Implementieren Sie ein mathematisches Modell in R und kalibrieren Sie es gegen epidemiologische Daten, um wichtige Modellparameter zu schätzen

  • Verwenden Sie ein kalibriertes Modell, um Modellprojektionen für verschiedene Interventionsszenarien zu erstellen

  • Erklären Sie die Stärken und Grenzen eines mathematischen Modells in Bezug auf bestimmte Forschungs- und Politikfragen

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Modellierung
  • Kategorie: R-Programmierung

Wichtige Details

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Spezialisierung - 3 Kursreihen

Entwicklung des SIR-Modells

KURS 121 Stunden4.8 (267 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Konstruieren Sie gültige mathematische Modelle, die den natürlichen Verlauf einer bestimmten Infektionskrankheit erfassen

  • Kompartimentmodelle in Form von Raten, Anteilen und Verzögerungen interpretieren

  • Beschreiben Sie die grundlegenden Prozesse, die die Dynamik einer SIR-Epidemie antreiben, und zeigen Sie ihre Beziehung zu wichtigen Konzepten auf

  • Erläutern Sie die Mechanismen, durch die sich die Anfälligkeit im Laufe der Zeit ändern kann, und entwickeln Sie ein einfaches SIR-Modell, um diese unter gegebenen Parametern zu berücksichtigen

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Mathematisches Modell
Kategorie: Infektionskrankheiten

Interventionen und Kalibrierung

KURS 224 Stunden4.7 (55 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Identifizieren Sie die Beziehung zwischen Modellen und realen epidemiologischen Daten

  • Einbeziehung der Behandlung oder Impfung in ein SIR-Modell unter Berücksichtigung der unvollkommenen Wirksamkeit und der verschiedenen Wirkmechanismen

  • Führen Sie einfache Kalibrierungen eines SIR-Modells anhand von Zeitreihendaten durch und wählen Sie dabei Parameter aus, um die Anpassung des Modells an die Daten zu maximieren

  • Erkennen Sie zwei einfache Ansätze zur computergestützten Modellkalibrierung und führen Sie Modellkalibrierungen nach jedem dieser Ansätze in R durch.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Mathematisches Modell
Kategorie: Infektionskrankheiten

Aufbauend auf dem SIR-Modell

KURS 320 Stunden4.7 (23 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Unterscheiden Sie zwischen stochastischen und deterministischen Modellen, erklären Sie, wann beide geeignet sind, und führen Sie einfache Simulationen eines stochastischen Modells durch

  • Identifizieren Sie, wo es wichtig ist, die Bevölkerungsstruktur in ein Modell einzubeziehen, und entwerfen und simulieren Sie ein Übertragungsmodell, das diese Struktur erfasst.

  • Bewerten Sie die Annahmen, die dem Ross-MacDonald-Modell zugrunde liegen, und kodieren Sie ein solches Modell mit R, um die Dynamik einer durch Vektoren übertragenen Krankheit zu simulieren.

  • Eine Modellierungsstudie kritisch zu bewerten und ihre Stärken und Schwächen einem wissenschaftlich gebildeten Publikum zu vermitteln

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Mathematisches Modell
Kategorie: R-Programmierung
Kategorie: Infektionskrankheiten

Dozent

Nimalan Arinaminpathy
Imperial College London
4 Kurse12.325 Lernende

von

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

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