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大數據醫療:從即時檢測設備進行解析 版權信息
- ISBN：9787504684516
- 條形碼：9787504684516 ; 978-7-5046-8451-6
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
大數據醫療:從即時檢測設備進行解析 內容簡介
近年來，生物醫學和健康科學中大數據的使用得到了廣泛關注。這些數據為改進各種疾病診斷、治療和預防以及改善健康干預措施提供了重要的機會。然而，這些敏感信息的隱私和安全，也存在一定風險。本書簡要概述了大數據的一些機遇和挑戰，以及隨著這一領域的發展，需要解決或調查的一些關鍵問題。
大數據醫療:從即時檢測設備進行解析 目錄
第1章通過大數據改進醫療
1.1概述
1.2大數據和健康
1.3中低收入國家的大數據和醫療
1.4本書的結論和結構
參考文獻
第2章數據科學和分析
2.1什么是數據科學？
2.2數據科學的方法
2.3數據科學，分析學，統計學，商業智能和數據挖掘
2.4數據科學過程
2.5數據科學工具
2.6小結
參考文獻
第3章大數據和大數據技術
3.1什么是大數據？
3.2大數據的數據維度
3.3結構化、非結構化和半結構化數據
3.4大數據技術
3.5Splunk：商業大數據技術
3.6大數據管道：Lambda和Kappa架構
3.7大數據工具和技術
參考文獻
第4章提取疾病監測信息的大數據分析：尚未被挖掘的機會
4.1導言
4.2POC的重要性
4.3POC的技術要求
4.4由POC生成的數據和可訪問性問題
4.5建議的解決方案
4.6建議解決方案的大數據架構
4.7實施系統的益處
4.8實施數據分析和儀表板
4.9結論和未來的工作
參考文獻
第5章#Ebola和Twitter：全球健康能夠從社交媒體中獲得什么啟示？
5.1引言
5.2埃博拉病毒病和媒體報道
5.3我們如何研究社交媒體數據？
5.4來自埃博拉Twitter數據集的啟示
5.5結論
參考文獻
索引
1.1概述
1.2大數據和健康
1.3中低收入國家的大數據和醫療
1.4本書的結論和結構
參考文獻
第2章數據科學和分析
2.1什么是數據科學？
2.2數據科學的方法
2.3數據科學，分析學，統計學，商業智能和數據挖掘
2.4數據科學過程
2.5數據科學工具
2.6小結
參考文獻
第3章大數據和大數據技術
3.1什么是大數據？
3.2大數據的數據維度
3.3結構化、非結構化和半結構化數據
3.4大數據技術
3.5Splunk：商業大數據技術
3.6大數據管道：Lambda和Kappa架構
3.7大數據工具和技術
參考文獻
第4章提取疾病監測信息的大數據分析：尚未被挖掘的機會
4.1導言
4.2POC的重要性
4.3POC的技術要求
4.4由POC生成的數據和可訪問性問題
4.5建議的解決方案
4.6建議解決方案的大數據架構
4.7實施系統的益處
4.8實施數據分析和儀表板
4.9結論和未來的工作
參考文獻
第5章#Ebola和Twitter：全球健康能夠從社交媒體中獲得什么啟示？
5.1引言
5.2埃博拉病毒病和媒體報道
5.3我們如何研究社交媒體數據？
5.4來自埃博拉Twitter數據集的啟示
5.5結論
參考文獻
索引
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大數據醫療:從即時檢測設備進行解析 作者簡介
波利亞·阿梅里安：地理空間信息學博士，英國軍械測量局在數據科學和大數據分析領域的首席研究科學家，全球衛生網絡有關的數據科學研究的首席研究科學家。管理并領導了“使用大數據分析工具從現場即時診斷設備中提取疾病監測信息”的項目（牛津和斯坦福聯合主辦）。自2008年以來，完成了有關大數據、數據科學、機器學習、空間數據庫、地理空間信息科學和空間分析的研究和開發項目，并做了有關方面的演講。
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