Plan du cours

Introduction à l'analyse Big Data dans le domaine de la santé

Vue d'ensemble des technologies d'analyse Big Data

  • Apache Hadoop MapReduce
  • Apache Spark

Installation et configuration d'Apache Hadoop MapReduce

Installation et configuration Apache Spark

Utilisation de la modélisation prédictive pour les données de santé

Utilisation d'Apache Hadoop MapReduce pour les données de santé

Phénotypage et regroupement de données de santé

  • Mesures d'évaluation de la classification
  • Méthodes d'ensemble de classification

Utilisation de Apache Spark pour les données de santé

Travailler avec une ontologie médicale

Utilisation de l'analyse graphique pour les données de santé

Réduction de la dimensionnalité des données de santé

Utilisation des métriques de similarité entre les patients

Résolution des problèmes

Résumé et conclusion

Pré requis

  • Une compréhension des concepts d'apprentissage automatique et d'exploration de données
  • Expérience en programmation avancée (Python, Java, Scala)
  • Maîtrise des données et des processus ETL
  21 heures
 

Nombre de participants


Début

Fin


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.

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