Basic Data Science for Public Health with R

보건학 데이터과학 데이터 과학은 크게 데이터를 수집, 처리, 분석하고, 그 결과를 해석하여 의사결정이나 예측, 분류 등의 작업을 수행하는 분야입니다. 이를 위해 프로그래밍, 통계학, 머신러닝 및 도메인 지식을 종합적으로 활용합니다. 이러한 기술을 보건학에 접목시키는 것이 보건학 데이터과학입니다. 보건학 데이터과학의 주요 특징은 다음과 같습니다: * 다양한 데이터의 수집 및 관리: 보건학에서는 환자 기록, 임상 데이터, 역학 조사 데이터, 환경 데이터 등 다양한 유형의 데이터를 다룹니다. 이러한 데이터의 효율적인 수집과 관리는 보건학의 데이터과학에서 중요한 부분을 차지합니다. * 통계 및 머신러닝의 적용: 공공보건의 문제를 해결하기 위해, 통계적 방법과 머신러닝 기술을 사용하여 데이터에서 통찰력을 얻거나 예측 모델을 만드는 작업을 수행합니다. * 데이터 시각화: 복잡한 보건 데이터를 쉽게 이해하고 해석하기 위해 시각화 기술을 사용합니다. 이를 통해 정책 결정자나 일반 대중에게 데이터를 효과적으로 전달할 수 있습니다. * 재현성 및 공유 가능한 연구: 보건학 데이터과학에서는 연구 결과의 재현성을 보장하고, 연구 결과를 다른 연구자와 공유할 수 있도록 투명한 방법을 추구합니다. * 도메인 지식: 보건학 데이터과학자는 단순히 데이터과학의 기술만을 가지고 있는 것이 아니라, 보건학에 대한 깊은 이해도 필요합니다. 이를 통해 데이터를 올바르게 해석하고, 실제 보건 문제에 적절한 솔루션을 제시할 수 있습니다.