01 为什么要学这门课？

随着医疗领域的不断发展，数据分析在改善患者治疗和预测疾病方面发挥着关键作用。掌握数据分析技能并应用于医疗领域，从而帮助医生创建和测试一个预测模型。预测哪些前驱糖尿病患者需要通过药物治疗来获得最佳效果，以及哪些患者可以通过改变生活方式等非药物治疗方式来取得最好的效果。

随着电子健康记录、传感器技术和互联网的普及，医疗领域产生了大量的数据。数据蕴含着宝贵的信息，可以更好地了解疾病的发展趋势、患者的特征和治疗效果。学会分析能够为医生提供决策支持和个性化的治疗建议。

糖尿病已成为全球范围内一种常见的代谢性疾病。通过了解糖尿病的风险因素、流行病学数据和临床特征，能够更好地预测该疾病的发展趋势，并为患者提供早期干预和治疗措施。对于减少糖尿病相关并发症的风险、改善生活质量以及降低医疗费用具有重要意义。

02 如何学这门课？

学习这门课程需要深入阅读相关文献和实践操作。同时，积极利用开源工具和编程语言来加深理解和应用所学知识。通过综合运用这些学习方法和策略，我们将能够更好地掌握和应用数据分析在医疗领域的技能。

03 这门课谁适合学？

医学专业背景的学生或从业人员 ：已经具备医学知识和临床背景，对医疗领域有深入了解。学习这门课程，将数据科学应用于医疗实践中，进一步提高临床决策的准确性和效果。

数据科学和统计学领域的学生或从业人员 ：已经掌握了数据分析、建模和算法的基本技能，并对统计方法和机器学习算法有较深入的理解。通过学习这门课程，将这些技能应用于医疗大数据中糖尿病预测的实际问题。

对医疗领域和数据科学均感兴趣的学生或从业人员 ：学习这门课程，可以了解医疗行业的数据趋势和挑战，并将数据科学应用于医疗领域，为改善患者护理和临床决策提供支持。

04 这门课学什么？

这是一门关于数据分析应用学习课。一共5个课时8个小时，预计一周内的时间学完。

课时1:医疗大数据背景分析课时2:糖尿病预测背景课时3:糖尿病预测模型变量的筛选课时4:模型的构建课时5:病情指标背景

部分案例截图：

无论你是医学专业背景的学生，还是对数据科学和医疗领域充满兴趣的人，都都可以加入。这门课程，将获得宝贵的知识和技能，为自己的职业发展打下坚实的基础。

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