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  • Medical Statistics

医学统计课程

医学统计学课程可以帮助您学习数据分析技术、研究设计原则、假设检验和临床试验结果的解释。您可以掌握分析患者数据、了解流行病学方法以及应用统计软件解决实际健康问题的技能。许多课程都会介绍 R、SAS 或 SPSS 等工具,这些工具支持有效地执行统计分析和实现健康数据的可视化。


热门医学统计学课程和认证


  • 状态:免费试用
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    J

    Johns Hopkins University

    癌症生物学入门

    您将获得的技能: 分子生物学, 外科手术, 风险分析, 放射诊断学, 医学影像, 流行病学, 临床试验, 病理学, 放射治疗, 治疗计划, 肿瘤学, 细胞生物学, 生物学

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    7802 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    J

    Johns Hopkins University

    公共卫生实践中的流行病学

    您将获得的技能: 卫生系统, 公共卫生, 趋势分析, 风险分析, 卫生政策, 统计, 流行病学, 公共卫生与疾病预防, 医疗保健, 传染病, 生物统计学, 调查, 数据展示, 慢性疾病, 健康差异, 社区卫生, 数据可视化软件, 地理信息系统软件, 地理信息系统, 数据分析

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    4523 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    状态:人工智能技能
    人工智能技能
    M

    Meta

    Meta Data Analyst

    您将获得的技能: Data Storytelling, Business Metrics, Key Performance Indicators (KPIs), Data Management, Data Collection, Data Governance, Bayesian Statistics, Data Visualization, Descriptive Statistics, Statistical Hypothesis Testing, Information Privacy, Data Cleansing, Pandas (Python Package), Data Quality, Data Analysis, Data Visualization Software, Spreadsheet Software, Exploratory Data Analysis, SQL, Python Programming

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    1720 条评论

    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    W

    Wesleyan University

    数据分析与解释

    您将获得的技能: 统计假设检验, 探索性数据分析, 数据管理, 相关性分析, 数据叙事, 决策树学习, 统计, 模型评估, 机器学习, 数据操作, 数据分析, 描述性统计, 统计分析, 回归分析, 数据扫盲, 数据展示, 数据可视化, 统计软件, 逻辑回归, 分类与回归树 (CART)

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    1377 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    U

    University of Colorado System

    急救员基础

    您将获得的技能: 医学术语, 生命体征, 卫生系统, 患者评估, 临床评估, 病人基本护理, 急诊医学, 病人定位, 压力管理, 技术交流, 健康评估, 病人沟通, 职业健康, 解剖学, 病史文件, 个人防护设备, 紧急医疗服务

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    1133 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • U

    University of North Texas

    数学预习:大学和工作准备

    您将获得的技能: 应用数学, 概率与统计, 制图, 统计, 算术, 代数, 测量系统, 几何学

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    324 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    G

    Google

    Process Data from Dirty to Clean

    您将获得的技能: Data Cleansing, Sampling (Statistics), Data Integrity, Data Quality, Data Processing, Data Analysis, Data Transformation, Data Validation, Sample Size Determination, SQL, Spreadsheet Software

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    1.9万 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:预览
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    S

    Stanford University

    博弈论

    您将获得的技能: 数学建模, 贝叶斯统计, 战略决策, 经济学, 行为经济学, Algorithm, 解决问题, 概率, 博弈论, 图论

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    4895 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    J

    Johns Hopkins University

    数据--它是什么,我们能用它做什么

    您将获得的技能: 概率与统计, 统计, 统计方法, 分析, 研究设计, 描述性统计, 数据扫盲, 定量研究, 数据分析, 数据可视化

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    182 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    J

    Johns Hopkins University

    基因组技术简介

    您将获得的技能: 分子生物学, 数据科学, 生物信息学, 统计, 统计分析, 计算思维, 计算机科学, Algorithm, 数据分析, 生物统计学, 生物学, 软件工程

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    4834 条评论

    混合 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:预览
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    D

    Duke University

    数据科学数学技能

    您将获得的技能: 微积分, 数据科学, 制图, 贝叶斯统计, 算术, 代数, 普通数学, 概率

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    1.3万 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:新
    新
    状态:免费试用
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    R

    Real Madrid Graduate School Universidad Europea

    Conceptos imprescindibles - Requisitos para el análisis

    您将获得的技能: Data Literacy, Technical Communication, Probability & Statistics, Web Scraping, Data Import/Export, JSON, Statistical Analysis, Pandas (Python Package), Analytical Skills, Descriptive Statistics, Data Manipulation, Probability, Data Collection, Data Capture, Restful API, Performance Measurement, Data Cleansing, Application Programming Interface (API)

    初级 · 课程 · 1-4 周

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总之,以下是 10 最受欢迎的 medical statistics 课程

  • 癌症生物学入门: Johns Hopkins University
  • 公共卫生实践中的流行病学: Johns Hopkins University
  • Meta Data Analyst: Meta
  • 数据分析与解释: Wesleyan University
  • 急救员基础: University of Colorado System
  • 数学预习:大学和工作准备: University of North Texas
  • Process Data from Dirty to Clean: Google
  • 博弈论: Stanford University
  • 数据--它是什么,我们能用它做什么: Johns Hopkins University
  • 基因组技术简介: Johns Hopkins University

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