Python для биостатистики: анализ данных об инфекционных заболеваниях

Эпидемиологическое моделирование и прогнозирование распространения инфекций требуют работы с данными в Python — здесь вы научитесь превращать сухую статистику в наглядные карты и модели принятия решений. Вы пройдете путь от подготовки сырых датасетов с Kaggle до построения сложных прогнозов на основе модели SIR. Внутри разбираются инструменты для оценки скорости передачи вируса, методы поиска выбросов через Z-score и принципы оценки политики здравоохранения. Вы научитесь применять STL-разложение временных рядов для отслеживания ежегодных трендов и визуализировать очаги инфекций с помощью тепловых карт.