课程链接: https://www.coursera.org/specializations/data-science-for-health-research
在现代医学和公共卫生领域，数据分析扮演着越来越重要的角色。来自密歇根大学的《健康研究中的数据科学》（Data Science for Health Research）是一门非常实用且深入的课程，适合有意深入理解健康数据分析的学习者。课程内容丰富，涵盖了数据整理、可视化、统计建模等核心技能，让你从零开始掌握用R进行健康数据分析的方法。
课程结构合理，分为三个主要模块：
1. 在R中整理和可视化数据，帮助你掌握数据预处理的基础技能。
2. 线性回归模型，为健康数据的预测与分析提供强大工具。
3. 逻辑回归与预测，专注于二分类问题的建模与应用。
我个人在学习过程中，觉得课程内容通俗易懂，结合实际案例，非常适合希望将数据科学应用到健康研究中的学者和从业者。通过课程，不仅可以学习到实用的技能，还能理解统计模型背后的原理，提升数据分析的信心和能力。
如果你对健康数据分析感兴趣，或者希望提升自己在医疗和公共卫生领域的技术水平，我强烈推荐这门课程。点击下面的链接，开启你的数据科学学习之旅吧！
课程链接：
– [整理与可视化数据](https://coursera.pxf.io/c/3416256/1164545/14726?u=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Flearn%2Farranging-visualizing-data-r)
– [线性回归模型](https://coursera.pxf.io/c/3416256/1164545/14726?u=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Flearn%2Flinear-regression-modeling-health-data)
– [逻辑回归与预测](https://coursera.pxf.io/c/3416256/1164545/14726?u=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Flearn%2Flogistic-regression-prediction-health-data)
快来加入我们，一起用数据改变健康未来！
课程链接: https://www.coursera.org/specializations/data-science-for-health-research