دانلود کتاب Data Science and Predictive Analytics: Biomedical and Health Applications using R – علم داده و تجزیه و تحلیل پیش بینی: کاربردهای زیست پزشکی و بهداشتی با استفاده از R

توضیحات

Over the past decade, Big Data have become ubiquitous in all economic sectors, scientific disciplines, and human activities. They have led to striking technological advances, affecting all human experiences. Our ability to manage, understand, interrogate, and interpret such extremely large, multisource, heterogeneous, incomplete, multiscale, and incongruent data has not kept pace with the rapid increase of the volume, complexity and proliferation of the deluge of digital information. There are three reasons for this shortfall. First, the volume of data is increasing much faster than the corresponding rise of our computational processing power (Kryders law > Moores law). Second, traditional discipline-bounds inhibit expeditious progress. Third, our education and training activities have fallen behind the accelerated trend of scientific, information, and communication advances. There are very few rigorous instructional resources, interactive learning materials, and dynamic training environments that support active data science learning. The textbook balances the mathematical foundations with dexterous demonstrations and examples of data, tools, modules and workflows that serve as pillars for the urgently needed bridge to close that supply and demand predictive analytic skills gap.

Exposing the enormous opportunities presented by the tsunami of Big data, this textbook aims to identify specific knowledge gaps, educational barriers, and workforce readiness deficiencies. Specifically, it focuses on the development of a transdisciplinary curriculum integrating modern computational methods, advanced data science techniques, innovative biomedical applications, and impactful health analytics.

The content of this graduate-level textbook fills a substantial gap in integrating modern engineering concepts, computational algorithms, mathematical optimization, statistical computing and biomedical inference. Big data analytic techniques and predictive scientific methods demand broad transdisciplinary knowledge, appeal to an extremely wide spectrum of readers/learners, and provide incredible opportunities for engagement throughout the academy, industry, regulatory and funding agencies.

The two examples below demonstrate the powerful need for scientific knowledge, computational abilities, interdisciplinary expertise, and modern technologies necessary to achieve desired outcomes (improving human health and optimizing future return on investment). This can only be achieved by appropriately trained teams of researchers who can develop robust decision support systems using modern techniques and effective end-to-end protocols, like the ones described in this textbook.

A geriatric neurologist is examining a patient complaining of gait imbalance and posture instability. To determine if the patient may suffer from Parkinsons disease, the physician acquires clinical, cognitive, phenotypic, imaging, and genetics data (Big Data). Most clinics and healthcare centers are not equipped with skilled data analytic teams that can wrangle, harmonize and interpret such complex datasets. A learner that completes a course of study using this textbook will have the competency and ability to manage the data, generate a protocol for deriving biomarkers, and provide an actionable decision support system. The results of this protocol will help the physician understand the entire patient dataset and assist in making a holistic evidence-based, data-driven, clinical diagnosis.

To improve the return on investment for their shareholders, a healthcare manufacturer needs to forecast the demand for their product subject to environmental, demographic, economic, and bio-social sentiment data (Big Data). The organizations data-analytics team is tasked with developing a protocol that identifies, aggregates, harmonizes, models and analyzes these heterogeneous data elements to generate a trend forecast. This system needs to provide an automated, adaptive, scalable, and reliable prediction of the optimal investment, e.g., R&D allocation, that maximizes the companys bottom line. A reader that complete a course of study using this textbook will be able to ingest the observed structured and unstructured data, mathematically represent the data as a computable object, apply appropriate model-based and model-free prediction techniques. The results of these techniques may be used to forecast the expected relation between the companys investment, product supply, general demand of healthcare (providers and patients), and estimate the return on initial investments.

————————————————————–

ترجمه ماشینی :

در طول دهه گذشته، داده های بزرگ در همه بخش های اقتصادی، رشته های علمی و فعالیت های انسانی در همه جا حاضر شده اند. آنها منجر به پیشرفت های فن آوری قابل توجهی شده اند که بر تمام تجربیات انسانی تأثیر می گذارد. توانایی ما برای مدیریت، درک، بازجویی و تفسیر چنین داده‌های بسیار بزرگ، چندمنبعی، ناهمگن، ناقص، چند مقیاسی و نامتجانس با افزایش سریع حجم، پیچیدگی و تکثیر سیل اطلاعات دیجیتال همگام نبوده است. سه دلیل برای این کمبود وجود دارد. اولاً، حجم داده‌ها بسیار سریع‌تر از افزایش متناظر قدرت پردازش محاسباتی ما در حال افزایش است (قانون کرایدرز &gt؛ قانون مور). دوم، محدودیت های انضباط سنتی مانع از پیشرفت سریع می شود. سوم، فعالیت های آموزشی و آموزشی ما از روند شتابان پیشرفت های علمی، اطلاعاتی و ارتباطی عقب مانده است. منابع آموزشی دقیق، مواد آموزشی تعاملی، و محیط های آموزشی پویا که از یادگیری فعال علم داده پشتیبانی می کنند، بسیار اندک هستند. کتاب درسی پایه‌های ریاضی را با نمایش‌های ماهرانه و مثال‌هایی از داده‌ها، ابزارها، ماژول‌ها و گردش‌های کاری که به عنوان ستون‌هایی برای پل مورد نیاز فوری برای از بین بردن شکاف مهارت‌های تحلیلی پیش‌بینی‌کننده عرضه و تقاضا عمل می‌کنند، متعادل می‌کند.

نمایش فرصت های عظیم ارائه شده توسط سونامی داده های بزرگ، هدف این کتاب درسی شناسایی شکاف های دانش خاص، موانع آموزشی، و کمبودهای آمادگی نیروی کار است. به طور خاص، این کتاب بر توسعه یک برنامه درسی فرا رشته‌ای با یکپارچه‌سازی روش‌های محاسباتی مدرن، تکنیک‌های پیشرفته علوم داده، کاربردهای نوآورانه زیست‌پزشکی، و تجزیه و تحلیل‌های تاثیرگذار سلامت تمرکز دارد.

محتوای این کتاب درسی در سطح فارغ‌التحصیل یک مقاله را پر می‌کند. شکاف قابل توجهی در ادغام مفاهیم مهندسی مدرن، الگوریتم های محاسباتی، بهینه سازی ریاضی، محاسبات آماری و استنتاج زیست پزشکی. تکنیک‌های تجزیه و تحلیل کلان داده‌ها و روش‌های علمی پیش‌بینی‌کننده، دانش فرارشته‌ای وسیعی را می‌طلبد، برای طیف بسیار گسترده‌ای از خوانندگان/ فراگیران جذاب است، و فرصت‌های باورنکردنی را برای مشارکت در سراسر آکادمی، صنعت، سازمان‌های نظارتی و تأمین مالی فراهم می‌کند.

این دو. مثال‌های زیر نیاز قدرتمند به دانش علمی، توانایی‌های محاسباتی، تخصص میان رشته‌ای و فناوری‌های مدرن لازم برای دستیابی به نتایج مطلوب (بهبود سلامت انسان و بهینه‌سازی بازگشت سرمایه در آینده) را نشان می‌دهند. این تنها توسط تیم‌هایی از محققان آموزش‌دیده مناسب که می‌توانند سیستم‌های پشتیبانی تصمیم قوی را با استفاده از تکنیک‌های مدرن و پروتکل‌های موثر سرتاسر، مانند آنچه در این کتاب درسی توضیح داده شده است، توسعه دهند.

یک متخصص مغز و اعصاب سالمندان در حال بررسی است. بیمار از عدم تعادل راه رفتن و بی ثباتی وضعیت بدن شکایت دارد. برای تعیین اینکه آیا بیمار ممکن است از بیماری پارکینسون رنج ببرد، پزشک داده های بالینی، شناختی، فنوتیپی، تصویربرداری و ژنتیکی (داده های بزرگ) را به دست می آورد. اکثر کلینیک ها و مراکز مراقبت های بهداشتی مجهز به تیم های ماهر تجزیه و تحلیل داده ها نیستند که بتوانند چنین مجموعه داده های پیچیده ای را مورد بحث، هماهنگ و تفسیر قرار دهند. زبان آموزی که یک دوره تحصیلی را با استفاده از این کتاب درسی تکمیل می کند، شایستگی و توانایی مدیریت داده ها، تولید پروتکلی برای استخراج نشانگرهای زیس

tag : دانلود کتاب علم داده و تجزیه و تحلیل پیش بینی: کاربردهای زیست پزشکی و بهداشتی با استفاده از R , Download علم داده و تجزیه و تحلیل پیش بینی: کاربردهای زیست پزشکی و بهداشتی با استفاده از R , دانلود علم داده و تجزیه و تحلیل پیش بینی: کاربردهای زیست پزشکی و بهداشتی با استفاده از R , Download Data Science and Predictive Analytics: Biomedical and Health Applications using R Book , علم داده و تجزیه و تحلیل پیش بینی: کاربردهای زیست پزشکی و بهداشتی با استفاده از R دانلود , buy علم داده و تجزیه و تحلیل پیش بینی: کاربردهای زیست پزشکی و بهداشتی با استفاده از R , خرید کتاب علم داده و تجزیه و تحلیل پیش بینی: کاربردهای زیست پزشکی و بهداشتی با استفاده از R , دانلود کتاب Data Science and Predictive Analytics: Biomedical and Health Applications using R , کتاب Data Science and Predictive Analytics: Biomedical and Health Applications using R , دانلود Data Science and Predictive Analytics: Biomedical and Health Applications using R , خرید Data Science and Predictive Analytics: Biomedical and Health Applications using R , خرید کتاب Data Science and Predictive Analytics: Biomedical and Health Applications using R ,