A teaching proposal for a short course on biomedical data science
Notice bibliographique
Résumé
As the availability of big biomedical data advances, there is a growing need of university students trained professionally on analyzing these data and correctly interpreting their results. We propose here a study plan for a master's degree course on biomedical data science, by describing our experience during the last academic year. In our university course, we explained how to find an open biomedical dataset, how to correctly clean it and how to prepare it for a computational statistics or machine learning phase. By doing so, we introduce common health data science terms and explained how to avoid common mistakes in the process. Moreover, we clarified how to perform an exploratory data analysis (EDA) and how to reasonably interpret its results. We also described how to properly execute a supervised or unsupervised machine learning analysis, and now to understand and interpret its outcomes. Eventually, we explained how to validate the findings obtained. We illustrated all these steps in the context of open science principles, by suggesting to the students to use only open source programming languages (R or Python in particular), open biomedical data (if available), and open access scientific articles (if possible). We believe our teaching proposal can be useful and of interest for anyone wanting to start to prepare a course on biomedical data science.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».