【课程名称】[R语言机器学习与医学研究--从入门到精通实战训练营]
【开课时间】2022.12.17-18,12.24-25号，共4天，课后安排一个晚上答疑
【课程简介】R 语言作为一款免费开源的统计软件，已逐渐成为医学科研工作者分析数据的首选软件，很多发表在顶级医学杂志的论文，尤其是涉及复杂统计分析方法，比如基于机器学习算法的预测模型构建、数据挖掘类型的论文首选R软件进行统计分析与数据可视化。
我们这次推出的《基于R语言机器学习与医学研究》是之前推出的《基于R语言临床预测模型构建》的进阶版。我们邀请医学统计大咖继续从临床医生的视角讲解基于R 语言的机器学习算法在医学研究中的应用。
【课程特点】
1. 本课程主要针对临床医生，医学研究生与临床研究相关专业人员，所有统计分析均是基于R语言，所有案例均为医学研究相关真实案例。
2. 学习本课程应该具备一定的R语言基础知识，强烈推荐在学习本课程之前优先学习我们之前推出的课程《基于R语言临床预测模型构建》。
3.对R语言与机器学习方法感兴趣的朋友。
【这门课你将收获】
包括但不局限于以下统计分析进阶方法：
1. 机器学习的基础算法：线性回归
2. Logistic回归与判别分析；
3. 线性模型中的高级特征选择技术（包括岭回归、Lasso回归、弹性网络）；
4. K最近邻与支持向量机在医学研究中应用；
5. 分类回归树（包括回归树、分类树、随机森林等）在医学研究中应用；
6. 神经网络与深度学习在医学研究中应用；
7. 聚类分析在医学研究中的应用；
8. 主成分与因子分析在医学研究中应用；
9. 时间序列与因果关系。
【讲师团队】主讲老师为周老师，医学博士，目前以第一作者或通讯作者发表SCI论文40余篇。主编专业著作多部，其中临床流行病学与统计学专业著作6部。担任多本SCI杂志或中文杂志审稿人。多次受邀讲授医学统计学与循证医学方法学课程，擅长从临床研究问题出发，以案例讲解为主，讲授临床流行病学与统计学理论，授课深入浅出，通俗易懂。
【适用人群】临床医生、医学研究生、医药公司临床研究相关人员
《基于R语言机器学习与医学研究》课程表
章节名称 | 每节课学习目标 |
课时 |
第1章. 机器学习的基础算法：线性回归 | 01.单变量线性回归； | 60 |
02. 多变量线性回归 | 60 |
第2章. Logistic回归与判别分析 | 01. Logistic回归； | 90 |
02. 判别分析 | 60 |
03. 多元自适应回归样条法 | 45 |
第3章. 线性模型中的高级特征选择技术 | 01. 岭回归 | 60 |
02. Lasso回归与交叉验证LASSO回归 | 60 |
03. 弹性网络 | 60 |
第4
章. K最近邻与支持向量机在医学研究中应用 | 01. K最近邻； | 60 |
02. 支持向量机 | 60 |
第5章. 分类回归树 | 01. 回归树； | 60 |
02. 分类树； | 60 |
03. 随机森林等 | 60 |
第6章. 神经网络与深度学习 | 01. 神经网络； | 60 |
02. 深度学习 | 60 |
第7章. 聚类分析 | 01. 聚类分析； | 60 |
第8章. 主成分与因子分析 | 01.
主成分分析 | 60 |
02. 因子分析 | 60 |
第9章. 时间序列与因果关系 | 01. 时间序列分析 | 60 |
02. 模型构建与模型评价 | 60 |
注意：请安装最新版本R与R-Studio！数据与代码指定网址下载 |
【会议时间】：2022.12.17-18+12.24-25，共4天，课后安排一个晚上答疑
【会议地点】：腾讯会议
【会务费用】：4600元
1. 训练营长期建立答疑群，每个月周老师安排一个晚上集中答疑与讨论，目的是让学员能够充分掌握并应用，及时解决学员学习中遇到的问题。
2. 参加每个训练营都赠送2次评估文章或标书的服务。
3. 报2个临床研究训练营，每个营减免200元学费，报4个训练营，每个营减免400元学费。
4. 全部5个训练营都报名的学员，打包优惠学费为2万元，并可以让周老师互动指导修改一篇文章或标书，指导学员到完成为止。
网络班学员可以获得全套课程录屏用于课后复习，如经过第一轮培训答疑后，还没有完全掌握的，可以申请免费参加本年度的第二次同名训练营培训。
咨询报名联系电话：15301721511（微信同号）
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