新南威尔士大学的Health data science健康数据科学硕士课程将帮助学生找到正确的数据、发掘隐藏的见解，并利用这些信息更好地支持临床护理，为健康政策提供信息并改善人口健康。课程涵盖了从理解复杂的健康问题到数据处理和管理、机器学习、数据分析、数据建模和数据交流的核心内容。下面是对新南威尔士大学Health data science核心课程的概述，希望对你有所帮助。
1、健康数据科学的背景
本课程介绍了澳大利亚卫生系统如何生成和使用数据。课程将研究如何通过各种形式的健康数据来衡量和报告健康结果，以及这些健康数据如何揭示健康方面的不平等。课程介绍了健康数据的主要来源，包括与初级保健、入院和处方药有关的数据。此外还将探讨健康数据科学家如何利用这些信息和其他信息为政策和研究提供证据。
2、健康数据科学的统计基础
健康数据通常既复杂又嘈杂，要从这些数据中获得见解（或揭示隐藏的信号），需要利用概率概念。因此，扎实地理解统计学原理是健康数据科学的内在要求。本课程旨在介绍理解此类现象所需的基础知识。
3、健康数据的管理和保存
本课程旨在让学生掌握收集或获取数据所需的技能，设计符合最佳实践的数据管理策略，并了解数据管理的日常实用性，以实现健全的数据管理。学生将掌握所需的数据处理技能，以收集适合分析和研究目的的数据，包括来自关联项目的数据。数据处理技能将侧重于数据安全、数据探索、数据文档（例如数据字典）和数据管理等关键领域，最终目的是创建可用于分析的数据集，并确保结果的可重复性。
4、健康数据分析：机器学习 I
本课程介绍了健康领域的机器学习。学生将学习分类和回归的监督学习方法的理论和应用，以及包括降维和聚类在内的无监督学习技术。
5、健康数据分析：统计建模 I
本课程为拟合统计回归模型的理论和实践提供了坚实的基础，尤其侧重于广义线性模型 (GLM) 的灵活性。从线性回归开始，课程的一个主要主题是模型拟合的最佳实践，包括全面的探索性数据分析、模型假设检查、数据准备和转换，以及对模型适当性和诊断的仔细关注。重点是建立内容感知、目的明确的模型，为模型参数选择提供信息。
6、健康数据分析：统计建模 II
复杂的建模技术对于分析真实世界的健康数据至关重要。本课程涵盖的主题包括分层数据的多层次模型；时间序列和纵向数据分析；因果有向无环图（DAG）和准实验方法，为观察数据的因果分析提供信息；以及缺失值的多重估算。
7、健康数据的可视化和交流
本课程将采用工具箱方法来创建适当、可重复和透明的分析和可视化。课程主要使用R软件生态系统，同时涵盖了Python和其他可视化和交流软件平台的使用。课程将介绍实用的最佳实践数据科学分析和可视化技术，重点是不同类型的数据可视化。
8、编程原理*
本课程为学生提供了通用编程技术和Python编程的扎实概念知识和实践技能，以便在许多专业课程中有效使用，这些课程希望学生掌握足够强的编程技能并熟练掌握Python语言。
9、健康数据科学计算*
学生将通过解决与健康相关的问题来学习使用Python语言编程。主题包括数据类型、函数、数据处理、模拟、软件开发以及程序测试和调试。通过使用Python（包括NumPy和Pandas）进行大量"实践"编码来强化理论原则。
以上就是新南威尔士大学Health data science核心课程的主要内容。如果有同学在学习这些课程的过程中遇到问题，随时可以联系海师帮的课程顾问。海师帮能够在第一时间为你提供一对一新南威尔士大学课程辅导，为你解答课堂遗留问题，精讲课程重点难点，使你尽快掌握课程内容，加深对知识的理解和应用能力。