斯坦福春季新课：用数据科学、机器学习对COVID-19研究建模

　　大数据文摘出品

　　冠状病毒全球肆虐，全球的研究和开发人员正在尽最大努力遏制和预防COVID-19。近日，已经开启远程课程的斯坦福大学新开放了一门特别的春季课程。

　　这门课程是针对新冠的专项课程，名为《用数据科学、机器学习工具对COVID-19新型冠状病毒进行研究与建模（CS472 Data science and AI for COVID-19）》，重点研究如何使用数据科学和机器学习的工具对COVID-19进行调查和建模。

　　课程传送门：

　　https://sites.google.com/view/data-science-covid-19/homepage

　　这也是全球主要高校首次为新冠肺炎开设专门课程。

　　开设这门课程的讲师将是James Zou教授，他是斯坦福大学生物医学数据科学的助理教授，同时担任斯坦福大学计算机科学和电气工程专业的教授。研究机器学习中的各种问题（从证明数学性质到构建大规模算法），并且对基因组学和计算健康方面的应用特别感兴趣，是Microsoft Research的成员。

　　这门课程将介绍COVID-19病毒的生物学和流行病学的相关背景。需要学生批判性的思考、监测当前用于预测人群感染率的模型以及用于支持各种公共卫生干预措施（例如，畜群免疫力和社会距离）的模型。

　　据课程介绍，本次课程核心是旨在创建可帮助正在进行的全球卫生工作的工具的项目。潜在的项目包括数据可视化和教育平台，改进的建模和预测，对COVID-19信息传播的社交网络和NLP分析，以及实现健康的工具。

　　该课程面向具有一定数据科学和人工智能经验的学生，并将包括生物医学专家的客座演讲。

　　（可以参考  CS229，STATS216或同等学历，具有一定生物学背景会有所帮助，但不是必需的）。

　　示例项目包括改进流行病学预测模型，建模和预测各种干预政策的影响，分析COVID-19信息如何在Twitter上传播，安全共享COVID-19患者特征和结果的平台以及COVID-19基因组分析的平台。

　　课程基于目前已有的数据，提供了一系列供使用的数据库，包括病理学相关和自然语言数据相关数据库

　　课程大纲

　　4月10日–大流行Nigam Shah来宾期间的COVID-19和卫生系统概述

　　4月17日–流行病学预测和建模

　　4月24日–COVID-19米歇尔·巴里（Michele Barry）来宾的传染病背景

　　5月1日–项目提案

　　5月8日–ML用于COVID-19药物Russ Altman来宾

　　5月15日–COVID-19基因组分析Julia Palacios来宾

　　5月22日–项目里程碑演示

　　5月29日–NLP在Twitter和FB上分析了COVID-19信息

　　6月5日–最终演示

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