Ce projet guidé vise à donner aux professionnels des données les moyens de construire des modèles d'apprentissage automatique ordonnés dans R.
Dans ce cours de 2 heures basé sur un projet, vous travaillerez dans le contexte d'un scénario réel en tant que membre d'une équipe de data-science chargée de réduire les réadmissions à l'hôpital pour une organisation de soins de santé de premier plan. Grâce à la pratique, vous apprendrez à prétraiter les données cliniques et à entraîner et évaluer les modèles d'apprentissage automatique. À la fin de cette expérience d'apprentissage, vous aurez créé un pipeline d'apprentissage automatique complet conçu pour prédire les réadmissions à l'hôpital. Pour réussir, vous aurez besoin d'une bonne compréhension du langage de programmation R, y compris la manipulation et la visualisation des données à l'aide des packages tidyverse, et d'une certaine connaissance des concepts d'apprentissage automatique. Aucune expérience préalable avec Tidymodels n'est requise, ce qui le rend accessible à toute personne intéressée par l'exploitation de la science des données pour l'analyse des soins de santé. Rejoignez-nous dans ce voyage transformateur et devenez équipé pour avoir un impact significatif sur les résultats des soins aux patients grâce à des perspectives fondées sur les données.
