基于AI辅助编程的Python/R语言机器学习与因果推断在医学研究中应用培训班

更新内容

1. 赠送R语言基础教学部分(Base+Tidyverse体系)。
2. 增加:AI-IDE的R语言环境设定(Cursor及TRAE)。
3. 增加:R语言因果森林体系的原理，应用及文章举例。
4. 三重加密保证购课权益(每位购课同学原始视频全屏个人信息水印+2次加密锁定机器观看+随机音频水印添加)。
5. 坚持代码开源及作者引用，代码详细注释，授人以渔，方便同学与国际同行交流及技能扩展。
6. 定于2025年10月19/20日(周六或周日)开始第一次授课。
7. 升级为训练营模式，每次课程都有课堂作业以及练习数据/代码，方便大家在实战中掌握。
8. 增加:机器学习自动化建模体系介绍及实战-AutoPrognosis项目

关于三重加密的说明

1.针对每个人的个人信息，原始视频增加全屏水印

2.应用AI软件去水印后视频将无法观看

3.二次加密绑定唯一账号与机器进行视频观看

4.随机添加个人信息音频水印至视频文件

AutoPrognosis项目

基于R语言因果森林体系

开课目的及前言

1. 公民数据科学家(Citizen Data Scientist)的兴起让普通临床医生快速成长为临床数据科学成为可能

在国外，公民数据科学家的兴起打破了传统数据分析的专业壁垒，成为跨领域创新的重要力量。这一群体多由各行业从业者构成，无需深厚的统计学或计算机背景，却能借助工具解决实际问题。其发展得益于开放数据运动的推进与低代码工具的普及，例如在医疗、公共卫生等领域，他们通过数据分析优化资源分配、提升服务效率，推动着数据驱动决策的民主化。

在医学研究领域，大量 Python 包的开发为公民数据科学家提供了强大支持。像 Pandas简化了数据清洗与整合，让研究者能快速处理电子病历、基因测序等复杂医学数据集；Scikit - learn 封装了分类、回归等算法，非专业人士也能开展疾病风险预测模型构建。CausalML 可用于分析医疗干预措施的因果效应，帮助评估不同治疗方案的实际效果；Lifelines 专注于生存分析，适用于研究患者术后生存时间、疾病复发周期等医学问题；Seaborn 能够绘制出精美且富有表现力的统计图表，直观展现医学数据分布与变量间关系；PyCaret 则提供了低代码机器学习解决方案，简化医学数据建模流程，支持从数据预处理到模型部署的全流程操作。

这些工具显著降低了医学数据挖掘的技术门槛，让医生、护士、医学研究员等无需复杂编程即可开展数据分析工作，有效加速医学发现进程与临床成果转化，为个性化医疗和公共卫生研究的发展注入强劲动力。

2.临床数据科学家需要掌握Python及最新方法学体系

在大数据与人工智能深度融入医学研究的今天，如何从海量临床数据中挖掘潜在规律、精准剖析疾病因果关系，成为推动医学突破的关键。本课程专为医学领域从业者量身打造，旨在帮助大家掌握前沿的数据科学工具，赋能临床研究与实践。

R语言与Python是当今数据科学的两大支柱语言，Python相较于R语言具有更加面向对象，更适用于大规模数据。与深度学习及多模态数据兼容性更好的特点。因此有必要打好基础为多模态数据，深度学习与大语言模型的构建做出准备。

课程从Python基础入手，循序渐进搭建知识体系：从环境构建、语法入门，到数据处理（numpy、pandas）、可视化（matplotlib、seaborn），再到机器学习（sklearn、pycaret）、生存分析，最终深入因果推断的核心方法与应用。无论是零基础的入门者，还是希望提升数据分析能力的研究者，都能在课程中找到适合自己的内容。

3. AI辅助编程IDE是强力助手

AI 辅助编程是指借助人工智能技术（如大语言模型、代码分析引擎等），为开发者在编程全流程中提供自动化支持的工具或服务。其核心目标是降低编程门槛、提升开发效率、减少人为错误，覆盖代码生成、补全、调试、优化、解释等多个环节。 随着大语言模型（如GPT系列、Claude、CodeLlama等）的发展，AI辅助编程工具已从早期的简单语法提示，进化为能理解复杂逻辑、生成完整功能模块甚至大型项目框架的智能系统。

相较于传统IDE的优点

1. 代码生成：根据自然语言描述（如“写一个Python函数绘制箱线图”）直接生成可运行的代码，支持多语言（Python、R等）。
2. 智能补全：在编码过程中实时预测开发者意图，自动补全变量名、函数体、循环结构等，减少重复输入。
3. 错误修复与调试：检测代码中的语法错误、逻辑漏洞（如数组越界、类型不匹配），并提供具体的修改建议，甚至自动修复。
4. 文档生成与解释：为代码自动生成注释或文档（如函数功能、参数说明），或解释复杂代码片段的逻辑（如“这段递归函数的作用是什么”）。
5. Agent 模式：自主拆解复杂任务，联动工具链实现端到端自动化执行，动态适配场景变化。
6. MCP（模型控制协议）：统一调度多模型协作，优化任务分配与结果融合，提升复杂场景处理效率。

目前主流的AI辅助编程工具包括Cursor（专注代码编辑器集成）、GitHub Copilot（基于VS Code插件）、TRAE（针对中文场景优化）等，已成为现代软件开发的重要辅助手段。

机器学习与因果推断文献节选

培训目标：

1. 熟悉Linux与Conda基本命令并能够从头本地构建分析环境。
2. 利用算力平台快速构建分析环境。
3. Python环境构建与基础语法。
4. 掌握numpy，pandas，matplotlib，seaborn在数据科学中的应用。
5. 掌握sklearn包的用法。
6. 利用Pycaret包进行机器学习预测整体流程快速构建及验证。
7. 利用Python进行普通生存分析及机器学习生存分析/深度生存分析。
8. 能够利用模型非依赖的模型解释方法对于黑箱机器学习进行解释。
9. 理解因果推断的基本理论。
10. 利用因果推断工具在观察性数据中估计ATE。
11. 利用机器学习因果推断进行CATE估计并进行验证。

授课老师

灵活胖子(主讲)

双一流肿瘤学博士毕业，就职于国内五大肿瘤中心。科研方向为因果推断，生物信息学分析及人工智能研究。目前以第一或共同第一作者身份发表SCI论文10余篇，累计IF50+。目前与国内多个院校及医院有科研合作。

Rio老师

双一流医学博士，副主任医师。发表中英文文章 10 余篇。R 与 python 爱好者。参与完成了mlr3book翻译内容约5万字。

课程目录(V1)-截图版

如有相关内容文章或者希望复现方法可以联系助教

授课形式及时间

• 授课形式：远程在线实时直播授课+回放+答疑。

• 授课时间：2025年10月开课，总课时不少于45小时，每周进行3-5小时的授课，有充分时间学习，预计6-8周完成所有授课内容。

• 答疑支持：建立课程专属微信群，1年内课程内容免费答疑。

• 视频回看：3年内免费无限次回看。

课程售价及优惠活动

• 课程售价：总价4800元

• 对公转账等手续务必提前联系助教

• 承办公司：天企助力（天津）生产力促进有限公司

优惠活动

• 课程优惠之一：2025年8月31日前报名同学可赠送《Python数据科学手册第2版》与《基于Python的因果推断》两本纸质书，价值260元

• 课程优惠之二：2025年9月20日前报名的同学，可赠送《基于Python的因果推断》纸质书，价值120元。

• 课程优惠之三：1）转发此广告推文至朋友圈全部可见保持至少48小时，减免100元；2）老学员报名，则可获得减免100元优惠。

• 优惠政策之间可叠加！

• 奖励政策：学员应用所学内容发文章可退还学费（具体要求及流程需要咨询助教）

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