临床医学与基础医学不同，医生想要从中获取可以用于科研的数据是比较困难的，需要借助于大数据挖掘处理技术对临床电子病历数据进行操作，所以这一门课程是对临床医生搞科研的绝好指引教程。
临床大数据处理
课程名称：临床大数据获取分析和处理实操课
主讲人员：浙江大学医学院章医生
课程形式：MP4视频
章节分布：26讲
体积大小：900M
适用人群：临床医师科研人员
课程介绍：该课程基于医院临床电子病历数据的挖掘处理来获取科研数据，同时介绍了国内外的免费数据库获取方式，而且结合统计学部分方法介绍对临床大数据的分析统计，从而为我们的临床科研助力。
课程截图
课程目录：
第 01 节 电子病历大数据与临床科研
第 03 节 国内外免费开放数据库获取方法 (I)
第 04 节 国内外免费开放数据库获取方法 (II)
第 05 节 R语言的基本操作.mp4
第 06 节 缺失数据的基本处理方法
第 07 节 缺失数据的可视化
第 08 节 缺失数据的简单插补
第 09 节 缺失值的多重插补
第 10 节 时间序列变量的多重插补
第 11 节 Reshape程辑包的数据处理
第 12 节 单变量分析
第 13 节 中介分析
第 14 节 回归模型的建立
第 15 节 回归模型的优化：最佳子集和逐步回归
第 16 节 回归模型诊断：残差及模型诊断
第 17 节 回归模型可视化：列线图制作
第 18 节 岭回归 LASSO回归
第 19 节 生存资料的统计描述
第 20 节 生存资料的半参数回归
第 21 节 热图及层级聚类分析
第 22 节 临床预测模型及评分体系构建
第 23 节 K-近邻取样
第 24 节 神经网络模型
第 25 节 神经网络模型进阶
第 26 节 决策树与随机森林
第 27 节 单纯贝叶斯分类法
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