Visão Geral

Curso Data Science and Image Processing for Healthcare, sobre ciência de dados e processamento de imagens para assistência médica ensina aos participantes como a ciência de dados é usada para extrair insights inovadores e acionáveis ​​de conjuntos de dados e imagens médicas relacionados à saúde. Os participantes aprendem como a modelagem preditiva é usada para avaliar resultados, necessidades e possíveis intervenções. Este Curso Data Science and Image Processing for Healthcare também explora a análise de imagens médicas, que se tornou uma parte inerente da tecnologia médica.

Objetivo

Após realizar este Curso Data Science and Image Processing for Healthcare, você será capaz de:

• Instale o Anaconda em um computador pessoal
• Prepare e explore conjuntos de dados relacionados à saúde usando as principais ferramentas para ciência de dados em Python, incluindo NumPy, Pandas, Matplotlib e Scikit-learn
• Examine muitas das qualidades e desafios únicos dos dados de saúde 
• Entenda como a ciência de dados está impactando o diagnóstico médico, o prognóstico e o tratamento
• Use uma abordagem de ciência de dados para avaliar e aprender com dados de saúde, como comportamentais, genômicos e farmacológicos
• Use o aprendizado profundo e o TensorFlow para interpretar e classificar imagens médicas
• Realize extração de recursos, segmentação e medições quantitativas de imagens médicas
• Compreender a importância crescente da ciência de dados e do processamento de imagens na área da saúde

Pre-Requisitos

• Os alunos devem conhecer a programação básica do Python.

Materiais

Conteúdo Programatico

Overview of Data Science in Healthcare

The Data Science Process

How Data Science is transforming the healthcare sector

Essential Python Data Science Libraries

• NumPy
• Pandas
• Matplotlib

Data Exploration

• Line Chart
• Scatterplot
• Pairplot
• Histogram
• Density Plot
• Boxplot
• Customizing Charts

Performing Exploratory Data Analysis of Healthcare Datasets

Using Scikit-learn to Apply Machine Learning to Healthcare Questions

Introduction to Deep Learning for Medical Image Analysis

Digital Image Processing

Contrast and Brightness Correction Edge Detection

Image Convolution

Using TensorFlow to Interpret and Classify Medical Images

Structured Activity/Exercises/Case Studies

• Perform Exploratory Data Analysis of Healthcare Datasets
• Use Scikit-learn to Apply Machine Learning to Healthcare Questions
• Use TensorFlow to Interpret and Classify Medical Images