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データの収集と前処理:
- 健康関連のデータを収集するために、公開されているデータセットやAPIを利用する方法を紹介します。
- 収集したデータを整理し、欠損値や異常値を処理するための前処理手法を紹介します。
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データの可視化と探索的データ解析 (EDA):
- データを可視化するためのグラフやプロットの作成方法を示します。例えば、ヒストグラム、散布図、箱ひげ図などがあります。
- データの特徴や相関関係を探索するための統計的手法や可視化方法を紹介します。
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機械学習モデルの適用:
- 健康データの予測や分類に機械学習モデルを適用する方法を解説します。例えば、線形回帰、決定木、ランダムフォレストなどのモデルを使用します。
- モデルの評価と性能向上のための手法や指標について説明します。
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データの保護と倫理:
- 健康データの取り扱いにおける倫理的な問題やプライバシーの保護方法について考慮します。
- データセキュリティと法的要件に準拠するためのベストプラクティスを紹介します。
この投稿では、MSヘルスデータサイエンスの基礎を理解し、初心者向けのシンプルな手法とコード例を提供しています。これにより、読者は健康データの分析における基本的なスキルを身につけることができます。さらに、データの可視化や機械学習モデルの適用方法を通じて、より高度な分析にも取り組むことができるでしょう。