北京大学健康医疗大数据国家研究院开设“北京大学临床数据科学家工作坊”旨在通过打造全新的健康数据科研系列课程，加强临床医生及健康数据科学相关从业者基于业务数据及其他公开健康医疗数据资源开展医学研究的科研素养，全面提升从临床中发现科学问题、从数据研究中提炼科学证据、运用研究成果提升临床实践的全周期各项关键能力。
Python数据分析研修班课程聚焦面向健康医疗数据的Python语言编程，通过实践加深对相关算法原理的认知，提升解决实际问题的动手操作能力，从而提高学员的数据科学素养，旨在培训学员：
掌握Python语言编程基础和编程思想，熟悉基础语法，能够使用编程工具进行Python编程；
能够运用numpy进行科学计算；运用pandas进行表格处理；运用statsmodels进行统计分析；运用matplotlib进行作图；运用sklearn进行机器学习建模；
培养学员结合健康数据科学理论与实践的能力，通过真实健康医疗数据分析的实际项目，深入了解编程和机器学习的相关原理，以及锻炼解决问题的实际动手能力。
课程亮点：
创新的编程课教学，学会使用大模型辅助编程，目的更明确、效率更高;
通过PYTHON工具包的学习建立人工智能、机器学习的知识体系;
完成一个完整的数据分析报告;
零基础要求，课程面向无编程基础的同学。
办学单位：
北京大学健康医疗大数据国家研究院
招生对象：
本次课程为希望提升数据分析能力的临床工作者、医疗健康其他领域工作者量身打造，也适用于健康数据科学相关从业者。包括但不限于：
>临床和非临床专业的医学研究生：为自己的研究课题增加新内容，运用Python补充新的数据分析结果和新发现，丰富毕业论文；
>医院的科研人员：进一步发掘真实世界健康医疗大数据的隐藏价值，运用Python对医院现有的数据进行处理、分析、建模、可视化和预测，产出高质量创新科研成果；
>掌握了统计分析方法的数据分析师：进一步了解人工智能、机器学习的新工具，使用Python建立预测模型，变传统关联性分析为预测；
>科研管理人员：了解数据驱动的研究新思想，了解人工智能从业人员的工作流程，了解医学与人工智能合作的挑战和机遇。
培训地点：
腾讯会议线上授课+北大医学部线下授课
培训时间：
课程安排：
主讲教师
2019年博士毕业于北京大学智能科学系。研究方向为医疗时序数据的人工智能算法研究及其在临床和智能可穿戴的应用、AI数字健康。主持国家自然科学基金、CCF-智谱大模型创新基金、CCF-腾讯犀牛鸟基金等项目。以第一或通讯作者在NEJM AI、The Lancet Digital Health、npj Digital Medicine、Cell Patterns等期刊和ICLR、ICML、NeurIPS等会议发表论文60余篇，被引超过6000次。担任npj Digital Medicine、Health Data Science期刊副编辑。相关成果已取得医疗器械注册证。
培训证书
学员完成全部课程学习，考评合格，将颁发北京大学继续教育结业证书，加盖北京大学钢印。
报名
课程报名详情请关注微信公众号“北大健康医疗大数据国家研究院”获取更多信息
报名缴费截止时间：2025年11月21日。注：小班授课，人数有限，额满即止（以缴费顺序为准）。
