Datu analītika, mašīnmācīšanās un to pielietojumi veselības aprūpē (SVI_002)
Īsumā par studiju kursu
Mērķis
Iegūt padziļinātas zināšanas, iemaņas un prasmes specifiskās matemātiskās statistikas un jaunākās datu zinātnes metodēs studiju nolūkiem; darbam sabiedrības veselības specialitātē; kā arī veicināt datu zinātnes terminoloģijas apguvi un tās praktisko pielietošanu.
Priekšzināšanas
Pētniecības metodoloģija, statistikas pamatprincipi, matemātika (vēlams) – logaritmi, diferenciāļi, prasmes darbā ar datoru, veselības datu tipi un elementi.
Rezultāti
1.Veiksmīga studiju kursa apguves rezultātā studenti:
Atpazīs laikrindu analīzes terminoloģiju un tās izmantošanu;
Pārzinās Oxmetrics programmas piedāvāto funckionalitāti laikrindu analīzē;
Iemācīsies kā formulēt, attīstīt un ieviest regresijas un klasifikācijas modeļus, izmantojot KNIME platformu.
1.Veiksmīgas studiju kursa apguves rezultātā studenti pratīs:
- Atvērt, izveidot un rediģēt laikrindu datus Oxmetrics programmā;
- Izmantojot Oxmetrics platformu, korekti sagatavot vienas laikrindas aprakstošu modeli;
- Izmantojot Oxmetrics platformu, korekti sagatavot daudzfaktoru laikrindas aprakstošu modeli;
- Izmantojot KNIME platformu, atvērt un sagatavot datus regresijas un klasifikācijas modeļu attīstīšanai;
- KNIME platformā uzstādīt regresijas un klasifikācijas modeļu procedūras un tās izpildīt;
- Izmantojot KNIME platformu, izvērtēt modeļu derīgumu;
- KNIME platformā identificēt modeļa galvenos faktorus un to ietekmes formu;
- Izskaidrot modeļa ieviešanas un monitoringa praksi;
- Izveidot izmantoto metožu un rezultātu aprakstu.
1.Veiksmīgas studiju kursa apguves rezultātā, studenti spēs:
Pareizi interpretēt un izvērtēt laikrindu modeļu pielietojumus sabiedrības veselības specialitātē;
Izmantojot veselības aprūpes datus, izplānot, uzstādīt un izvērtēt regresijas un klasifikācijas modeļus.
Plānojums
| Studiju programma | Studiju semestris | Programmas līmenis | Studiju kursa kategorija | Docētāji | Grafiks |
|---|---|---|---|---|---|
| Digitālā transformācija veselības nozarē | 2 | 2. cikla (Maģistra) | Obligāts | ||
| Digitālā transformācija veselības nozarē | 2 | 2. cikla (Maģistra) | Obligāts |
