各有关机构、学员：

随着“健康中国2030”的不断推进，健康医疗大数据正成为国家重要的基础性战略资源，在国家卫健委牵头下，“1+7+X”的健康医疗大数据规划正在逐步成型。健康医疗大数据指与健康医疗相关，满足大数据基本特征的数据集合，正快速发展为新一代信息技术和新型健康。我国已拥有海量的临床数据，数据的管理与统计分析已具备一定的基础，但运用大数据技术进行数据挖掘与利用的水平还比较薄弱。为加强新时代健康医疗与大数据分析高技能人才队伍建设，深化产教融合，校企合作，提升相关从业人员的职业技能，拟开展健康医疗与大数据分析人才培养。

一、举办单位

主办单位：中国高等教育培训中心

承办单位：北京华业大教育科技有限公司

二、研修时间

时间：2023年6月28日--7月3日

地点：北京（线下详细报到路线将在第二轮通知中告知）

线 上：直播+回放（毛豆课堂，无需下载任何软件）

三、培训对象

各高等院校/职业院校基础医学、临床医学、中医学、药学、药物分析、生物技术与制药、数字医疗、医疗信息化、临床医学与医学技术、口腔医学、医学影像技术、医学检验技术、眼视光学、护理学、康复治疗学、健康服务与管理、统计学、数学、计算机、生物、数据科学与大数据技术、大数据与审计专业、数据采集、数据分析、数学建模等相关专业的学院领导、专业教学带头人、实验室教学技术人员及骨干教师，研究生；企事业单位从事健康医疗与大数据分析技术人员等。

四、培训目的

为健康医疗产业快速发展保驾护航，搭建校企互动交流平台，提升教师专业实践能力，加强新时代健康医疗与大数据分析高技能人才队伍建设，有效提高各院校健康医疗与大数据分析专业的课程教学质量，使教育教学体系真正与就业接轨，实现人才培养与人才就业无缝对接，助力行业健康发展。

五、培训内容

第一天

Python编程基础

1准备工作

2列表操作

3程序流程控制语句

4字符串操作

4.1字符串及其索引&切片

4.2字符串的常见方法

4.3字典的创建及索引

4.4字典常用操作

4.5字典推导式

5Python文件读取操作

5.1Python读取文件

5.2练习3：统计小说中的单词频次

6函数

6.1Python函数自定义

6.2练习4：自定义求序列偶数个数的函数

7面向对象与模块

7.1Python方法与函数对比介绍

7.2Python面向对象示例

7.3Python模块使用

7.4第三方库的安装与调用

8注意事项

8.1Python工作路径说明

8.2模块命名及存放路径的注意事项

8.3结语

第二天

Python数据分析与应用

1 Python数据分析概述

1.1 认识数据分析

1.2 熟悉Python数据分析的工具

1.3 安装anaconda与启动Jupyter Notebook

1.4 掌握Jupyter Notebook常用功能

2 NumPy数值计算基础

2.1 掌握NumPy数组对象

2.1.1NumPy简介

2.1.2 数组创建及基础属性

2.1.3 初识数组的特点

2.1.4 创建常用数组

2.1.5 数组数据类型

2.1.6 生成随机数

2.1.7 一维数组的索引

2.1.8 逻辑型索引

2.1.9 多维数组的索引

2.1.10 求解距离矩阵

2.1.11 变化数组shape

2.2 掌握NumPy矩阵与通用函数

2.2.1 NumPy矩阵介绍

2.2.2 NumPy通用函数介绍

2.2.3 通用函数的广播机制

2.3 利用NumPy进行统计分析

2.3.1 NumPy读写二进制文件

2.3.2 NumPy读写txt文件

2.3.3 利用NumPy对数据进行简单统计分析

3 Matplotlib数据可视化基础

3.1 掌握绘图基础语法与常用参数

3.1.1 Matplotlib介绍

3.1.2 基础图形绘制

3.1.3 常用参数设置

3.2 分析特征间关系

3.2.1 绘制散点图

3.2.2 散点图参数设置

3.2.3 绘制折线图

3.3 分析特征内部数据分布与分散情况

3.3.1 绘制柱形图

3.3.2 绘制饼图

3.3.3 绘制箱线图

第三天

1 AI+医疗基本介绍

2 AI+医疗的价值分析

3 AI+医疗产业链分析

第四天

Pandas数据分析基础

1 Pandas统计分析基础

1.1 Pandas简介

1.2 读写不同数据源的数据

1.2.1 Pandas读取文本数据

1.2.2 存储数据框

1.2.3 Pandas读取excel文件

1.2.4 将数据框存储为excel文件

1.3 数据框与数据框元素

1.3.1 构建数据框

1.3.2 查看数据框的常用属性

1.3.3 按行列顺序访问数据框中的元素

1.3.4 按行列名称访问数据框中的元素

1.3.5 修改数据框中的元素

1.3.6 删除数据框中的元素

1.3.7 描述分析数据框中的元素

1.4 转换与处理时间序列数据

1.4.1 转换成时间类型数据

1.4.2 时间类型数据的常用操作

第五天

1.5 使用分组聚合进行组内计算

1.5.1 groupby分组操作

1.5.2 agg聚合操作

1.6 创建透视表与交叉表

1.6.1 生成透视表

1.6.2 生成交叉表

2 使用Pandas进行数据预处理

2.1 合并数据

2.1.1 表堆叠

2.1.2 主键合并

2.1.3 重叠合并

2.2 清洗数据

2.2.1 检测与处理重复值

2.2.2 检测与处理缺失值

2.2.3 检测与处理异常值

2.3 标准化数据

2.4 转换数据

2.4.1 哑变量处理

2.4.2 离散化连续型数据

第六天

Python机器学习实战

1.1引言

1.2基本术语

1.3假设空间&归纳偏好

2.1经验误差与过拟合

2.2评估方法

2.3性能度量

2.4性能度量Python实现

3回归分析

3.1线性回归基本形式

3.2线性回归模型的Python实现

3.3波士顿房价预测的Python实现

3.4逻辑回归介绍

3.5研究生入学录取预测的Python实现

第七天

4.1单个神经元介绍

4.2经典网络结构介绍

4.3神经网络工作流程演示

4.4如何修正网络参数-梯度下降法

4.5网络工作原理推导

4.6网络搭建准备

4.7样本从输入层到隐层传输的Python实现

4.8网络输出的Python实现

4.9单样本网络训练的Python实现

4.10全样本网络训练的Python实现

4.11网络性能评价

4.12调用sklearn实现神经网络算法

第八天

TensorFlow2实战

1任务1：构建一个线性模型

1.1tensorflow介绍

1.2tensorflow2常用数据类型和操作

1.3初始化模型

1.4构建损失函数

1.5模型训练及可视化

1.6使用高阶API-keras

2任务2：mnist手写数字识别

2.1数据读取及探索

2.2交叉熵

2.3模型构建及训练

2.4调用保存好的模型对新样本进行预测

第九天

TensorFlow 2深度学习原理与实战

1.1深度神经网络-引言

2卷积神经网络CNN

2.1浅层神经网络的局限

2.2卷积操作

2.3卷积操作的优势

2.4池化及全连接

2.5高维输入及多filter卷积

2.6实现卷积操作

2.7实现池化操作

3循环神经网络RNN

3.1循环神经网络简介

3.2循环神经网络的常见结构

4长短时记忆网络LSTM

4.1LSTM的三个门

4.2LSTM三个门的计算示例

4.3利用RNN&LSTM实现mnist手写数字识别

第十天

实战案例：基于textCNN的公众健康问句分类

1 背景与挖掘目标

2.1 数据探索

2.2 分词和去停用词

2.3 词序列化和长度对齐

3.1 预训练词向量

3.2 词向量矩阵

4.1 textCNN模型搭建

4.2 模型训练

4.3 模型评估和总结

第十一天

实战案例：基于AlexNet技术应用

1 背景与目标

2 数据处理

2.1 图像读取及尺寸调整

2.2 图像增强之翻转操作

2.3 图像增强之旋转缩放

2.4 获取所有照片路径

2.5 批量获取照片数据

2.6 将数据处理过程封装成函数

3 模型构建（AlexNet）

3.1 AlexNet介绍

3.2 搭建第一次卷积结构

3.3 完成AlexNet搭建

3.4 模型训练

4 模型性能评估

4.1 模型性能评估及预测

4.2 小结

第十二天

实战案例：基于U-net的肝脏肿瘤分割

1.1 案例背景介绍

1.2 数据介绍及案例目标

2.1 数据预处理步骤

2.2 数据读取

2.3 windowing方法的介绍

2.4 windowing方法实现

2.5 直方图均衡化

2.6 肿瘤部位的提取

2.7 保存数据

2.8 对所有病人数据做处理

第十三天

3.1 定义图片生成器

3.2 图片增强实现

3.3 图片归一化

4.1 模型原理

4.2 模型搭建

4.3 模型编译

4.4 模型训练

5 模型评估与优化

六、报名及缴费

1.报名材料及要求

报名申请表、身份证号码、两寸近期正面免冠彩色半身证件照电子版( 背景：白色，格式：JPG，大小：14-20K)；学历证明、工作年限证明或相关专业证书（电子版）；参加培训人员需自带笔记本电脑。

2.报名时间：2023年5月22日--6月8日。

3.收费标准：本期研修班线下收费标准为机器学习与大数据分析人才（高级）2480元/人（此外无任何费用）。

本次培训由北京华业大教育科技有限公司收取费用并开具电子发票。

七、结业证书

参训学员按照规定完成研修课时，由中国高等教育培训中心颁发《机器学习与大数据分析》电子版“结业证书”，证书中注明研修课程名称及学时。

八、联系方式

联系人：董老师

电话：15727391920（微信同号）

邮箱：andrew_0001@163.com

地址：北京市海淀区清华科技园

常年开班，获取最新开班时间或课程报名，欢迎您联系董老师