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大数据与医疗保健和生命科学

来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2020-07-03

医疗服务提供方为医疗保健提供商提供了大数据的价值证明和数据湖
目标是为预测分析和企业报告提供大数据解决方案。面临的挑战是该组织没有企业数据仓库来整合其企业运营系统中的数据。此外,没有为关键业务利益相关者提供访问数据所需的工具,最后负责创建分析的团队花费了90%的时间将数据集成到SAS中,从而几乎没有时间分析数据或创建预测性分析。成功的项目包括与关键业务和IT利益相关者会面,以确定报告和分析挑战和优先级,并执行当前状态评估,以及元数据发现,源数据剖析和离群值分析,提出了一种数据湖架构,以解决企业报告和预测分析需求,该解决方案还启动了治理计划,以确保数据质量并建立管理程序,最后该项目将联合业务数据湖硬件大数据套件软件确定为数据湖的目标平台。

为了通过基因组测序和个性化医学提高健康水平
转化基因组学研究所要求强大的,可扩展的高性能计算环境,并为其提供强大的大数据分析工具。由英特尔加速的Cloudera Apache Hadoop平台,例如在可以为患者设计针对神经母细胞瘤的个性化治疗之前,需要一个基因组图谱,但是传统的基因组图谱需要长达6个月的时间,并使活检在不到21天的时间内就可以得到治疗。

医院和诊所的外科医生需要知道患者是否容易感染,以便在手术室做出重要的治疗决定
该项目的目标是预测手术部位感染风险最大的患者,以降低感染率,从而改善患者护理并降低成本,降低感染率对总体患者健康和节省成本具有重要意义,该解决方案包括合并历史EHR数据和活体患者生命体征以预测感染可能性的能力,并在手术过程中为医生提供实时的预测决策,以便他们制定降低风险的计划,外科团队利用大数据分析的力量以及其他方法。

为了提高患者护理水平,避免周期性的数据迁移
实现灾难恢复并获得敏捷性,寻求一种高度灵活且可扩展的解决方案来进行数据管理和归档,解决方案来管理其不断增长的诊断图像档案,它提供了无限的可扩展性,并包括一个与应用程序无关的现场归档,该归档将数据复制到云中,该解决方案的优势包括:

1、通过简化数据访问来提高患者护理,服务水平和效率
2、人员可以高度可靠地查看患者信息
3、通过避免数据迁移和升级节省资金
4、通过摆脱专有文件限制来提高敏捷性。

一家大型医疗保健组织正在寻求使用经过验证的基于MPP的设备来改善其数据仓库响应和功能
此外他们需要一个用于Hadoop的沙箱,以便对非结构化工作负载进行原型设计,选择了由Intel加速的适用于Cloudera Hadoop的Dell EMC QuickStart,以为其Hadoop测试平台提供工程解决方案,Microsoft APS中的本机软件称为Polybase,用于通过SQL技能将“结构化(SQL)”和非结构化(Hadoop)数据结合在一起,用于“基于价值的护理”业务。目的是证明一些测试用例,然后再推广到其他业务部门。


数据分析师认证考试:

1、 考试大纲

https://www.cpda.cn/upload/file/201911/20191105115108_81250.pdf

2、学习报名

https://www.chinacpda.com/baoming.php

3、考试报名

http://crm.datahoop.cn/exam_set_instructions/

4、成绩查询

https://www.cpda.cn/chengjichaxun.php

5、证书查询

https://www.cpda.cn/zhengshuchaxun.php

6、准考证打印

https://www.cpda.cn/zkzdownload.php



数据分析师开课信息:

CPDA数据分析师在线学习班正式启动

https://www.chinacpda.com/data/detail/?id=623

数据分析师行业大咖:

https://www.chinacpda.com/bigshot/

CPDA数据分析师金牌讲师:

https://www.chinacpda.com/startutor/

数据分析师优秀学员:

https://www.chinacpda.com/student/

数据分析师职业规划:

https://www.chinacpda.com/career/

数据分析师授权中心:

https://www.chinacpda.com/train/



数据分析师实战案例:

钟南山院士团队新论文方法的启发

https://www.chinacpda.com/case/detail/?id=1115

如何使用数据分析技术进行销售预测

https://www.chinacpda.com/case/detail/?id=1110

运用数据分析方法解决潜在医药品品种和用药人群分析的研究

https://www.chinacpda.com/case/detail/?id=1109

通过消费者购药评论的关键词挖掘,浅析新冠肺炎疫情影响下,传统OTC医药零售市场的驱动力变化

https://www.chinacpda.com/case/detail/?id=1108

基于数据分析法的运营商项目采购中供应商选择研究

https://www.chinacpda.com/case/detail/?id=1107



数据分析行业动态:

2020年第二季度CPDA数据分析师考试通知

https://www.chinacpda.com/data/detail/?id=1029

学习数据分析为什么要选择用SPSS来做统计软件

https://www.chinacpda.com/data/detail/?id=597

数据分析学员经常遇到的问题:

https://www.chinacpda.com/data/detail/?id=433



精品课程推荐 \ Recommended Courses

Python试听课程

https://www.cpda.cn/coursedetail/?id=56


R语言试听课程 

https://www.cpda.cn/coursedetail/?id=55


SPSS试听课程

https://www.cpda.cn/coursedetail/?id=54


Power BI试听课程

https://www.cpda.cn/coursedetail/?id=52



职场集训\Workplace training


职场集训营 

https://www.cpda.cn/coursedetail/?id=45


解读数据集训营 

https://www.cpda.cn/coursedetail/?id=44


场景搭建集训营 

https://www.cpda.cn/coursedetail/?id=43


Power BI集训营 

https://www.cpda.cn/coursedetail/?id=42


SPSS实例集训营    

https://www.cpda.cn/coursedetail/?id=41



CDA数据分析培训

CDA数据分析员

https://www.cpda.cn/coursedetail/?id=40


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CPDA数据分析师2020年全国开班信息

为确保每位CPDA学员的健康与学习需求,我们积极响应国家部署和要求,在短时间内迅速启动“CPDA智慧教室”,配合Datahoop专属实操、演练平台,开启浸入式直播教学模式。在全国各授权管理中心的积极响应下,74, 北京、广州、上海、杭州、武汉、贵阳、西安等23个省市将同步开展CPDA数据分析师在线学习课程。

更多线下开班信息请关注www.chinacpda.com我们会根据具体情况第一时间更新全国授权中心线下开班信息。


更多开班信息查看:https://www.chinacpda.com/openclass/


CPDA数据分析师2020年全国考试信息

2020年第二季度CPDA数据分析师

考试通知

一、考试安排:

1.考试日期:7月25日

2.考试科目:

上午   9:30-11:00《数据分析理论知识》考试时长90分钟

下午  13:00-15:00《数据分析算法与模型》考试时120分钟

         16:00-18:00《数据分析应用》考试时长120分钟


3. 考试形式:机考

特别说明:考虑各省市政府对疫情防控要求与措施的不同,部分考点在考试前不排除有取消考试、临时调整考试地点或其他相关原因,导致考试发生变动,考生可办理退费、就近城市考试、申请延期考试,请所有报名学员务必知晓。


更多考试信息地址:https://www.chinacpda.com/examine/


数据分析应用技能之Python试听课程

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运筹学解读数据集训营试听课程

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Power BI玩转数据集训营试听课程

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用数据分析,未来五年最受欢迎的专业

https://www.chinacpda.com/news/20481.html


做好异常数据分析,看这篇就够了

https://www.chinacpda.com/jishu/20392.html


2019年研究生大数据分析报告

https://www.chinacpda.com/news/20323.html


Datahoop国内专业的数据分析师专用平台

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查找您周边省份授权培训中心:

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2020CPDA数据分析师线上报名:

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CPDA数据分析明星导师:

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CPDA数据分析师培训优秀学员:

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中国商业联合会数据分析专业委员会


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