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标签： 疫情建模

  • 深入学习Coursera课程：《干预与校准》 — 疫情建模的实用指南

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/interventions-and-calibration

    近年来，公共卫生领域对精准模型的需求不断增加，尤其是在应对传染病和疫苗接种策略方面。Coursera上的《干预与校准》（Interventions and Calibration）课程，为我们提供了系统学习传染病模型的重要途径。课程从基础的SIR模型出发，逐步引导学员掌握如何加入干预措施、疫苗效应等复杂因素，增强模型的现实适应性。特别值得一提的是，课程不仅介绍了如何模拟疫苗的“渗漏”效应，还详细讲解了不同类型疫苗和治疗效果的建模方法。这对于公共卫生专业人员、数据分析师以及所有对疫情建模感兴趣的学习者都具有极高的实用价值。通过课程中的实践环节，如模型校准和数据拟合，你将掌握使用R进行模型调参的核心技能，极大提升你的数据分析能力。无论你是公共卫生从业者，还是数据科学爱好者，这门课程都值得一试，让你在抗疫战场上拥有更科学的工具和策略。强烈推荐大家参与学习，提升自己的疫情建模水平，为公共健康事业贡献力量！

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/interventions-and-calibration

  • 深入学习PyMC3：贝叶斯建模与推断的优质课程推荐

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-pymc3

    近年来，贝叶斯统计在数据分析和机器学习中的应用愈发广泛，而掌握一门强大的贝叶斯建模工具尤为重要。最近我发现了一门非常实用的Coursera课程——《Introduction to PyMC3 for Bayesian Modeling and Inference》，它由基础到高级内容系统讲解，让我受益匪浅。这门课程适合有一定Python基础，想要深入了解贝叶斯推断和概率编程的学习者。课程由三个部分组成，涵盖了PyMC3的基础语法、回归与分类模型、模型评估以及实际案例，例如COVID-19的传染模型。课程中使用Jupyter notebooks演示，配合PyMC3和ArViz等工具，让学习过程直观且高效。通过学习，我不仅掌握了如何构建复杂的贝叶斯模型，还学会了如何评估模型效果和调试算法。特别推荐对数据科学、统计建模以及疫情建模感兴趣的朋友们，绝对值得一试！详细课程信息及学习资料可访问官网：https://sjster.github.io/introduction_to_computation。

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-pymc3