※교육 신청 전 아래의 내용을 확인 바랍니다!!!
교육 결제 전, 우측 옵션선택에서 희망하시는 [상품]교육일정을 선택하신 후 수강 신청 바랍니다.
옵션 선택을 하지 않을 경우, 신청하신 과정은 자동 취소됩니다.
차수 | 교육일정 |
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1차 | 2024년 4월 24일 (수) 10:00~17:00 |
2차 | 2024년 10월 23일 (수) 10:00~17:00 |
※ 교육일정은 당사의 사정에 따라 변동될 수 있습니다.
의학/보건학 데이터 분석에 대한
수요 증가
병원 환자의 진단정보, 의료차트, 간호기록, 유전체 및 개인 습관 등 다양한 의료 데이터를 가지고 있습니다.
또한 최근 스마트폰의 다양한 헬스케어 앱을 통해 개인의 건강에 대한 자가 진단 및 모니터링을 쉽게 할 수 있게 되었습니다.
이로 인해 개인의 의료 데이터들이 엄청나게 쌓이게 되었고, 의료/보건/간호학 데이터를 활용한 전문적인 교육에 대한 수요가 크게 증대되고 있습니다.
의과학 분야 전문가들을 위한
맞춤 교육과정 개설
빅데이터 러닝센터는 의학/보건학 계열에 종사하시는 분들을 위하여 5가지 주제로
고급통계분석 커리큘럼을 제안합니다.
의학/보건학 데이터를 이용하여 이론 강의와 실습을 진행하기 때문에 의과학 연구자
분들이 실무 및 연구에 바로 활용할 수 있습니다.
차수 | 일정 | 교육명 | 강사 |
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1차 | 1/25~26(목~금), 8/26~27(월~화) |
일반선형모형(GLM)/ 일반화선형모형(GenMOD) |
안형진 교수 |
2차 | 3/13(수), 9/11(수) |
반복측정자료분석 (analysis of repeated measures) |
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3차 | 4/24(수), 10/23(수) |
생존분석 (survival analysis) |
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4차 | 5/8(수), 11/14(목) |
결측자료 분석 (missing data analysis) |
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5차 | 6/12(수), 12/4(수) |
통계적 인과성 추론 : 성향점수 분석 방법론(PS Methods) |
의학/보건학, 간호학 연구에서는 어떤 사건의 발생할 때 까지의 시간. 즉, 수술 후 사망까지의 시간, 입원 후 퇴원까지의 시간과 같은 생존자료를 이용한 분석을 이용해야 할 때가 많습니다.
일차 | 시간 | 커리큘럼 |
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Day 1 | 10:00 ~ 11:00 | 생존 자료의 소개 생존 자료의 특징 및 예제 |
11:00 ~ 12:00 | 생존곡선 비교방법1 생존곡선 및 위험함수 카플란 - 마이어 생존곡선, 생명표를 이용한 생존곡선 |
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13:00 ~ 15:30 | 생존곡선 비교방법2 로그 - 순위검정방법 SPSS 실습 |
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15:30 ~ 17:00 | 생존자료를 이용한 회귀분석 방법 모수적 방법 콕스의 비례위험 모형 비례성 가정 검토 비례성이 위반되는 경우의 분석법 |
안형진 교수
1. 오프라인(대면)으로 진행되는 과정입니다. 2024.04.24 00:00 - 2024.04.24 23:55