Verbind je met ons

Big data

9 uitstekende redenen om Python voor financiën te leren

gepubliceerd

on

9 uitstekende redenen om Python voor financiën te leren

Is Python goed voor het leren van financiën en werken in de financiële wereld? Het antwoord is niet alleen een volmondig JA, maar ja om negen zeer goede redenen. Dit artikel gaat in op de details waarom Python een onmisbare programmeertaal is voor iedereen die in de financiële sector wil werken.


By Zulie Rane, freelance schrijver en codeerliefhebber

Beeld

Als je erover denkt om je teen in de financiële sector te dompelen voor je carrière en je struikelt over dit artikel, vraag je je misschien af: "Hoe kan Python helpen in financiën?"

U zult, net als ik, misschien verrast zijn om te horen dat u helemaal moet leren coderen - en nog meer verrast om te horen dat de beste taal voor financiën een populaire datawetenschapstaal is, Python. Het leren van financieel programmeren met Python wordt een vereiste.

Finance en banking hebben een reputatie voor zeer hoge salarissen, dus het werkveld trekt een groot aantal sollicitanten aan. Als jij een van hen bent, moet je weten dat Python enorm populair is voor financiën - en nog steeds in populariteit groeit. Python wordt veel gebruikt in risicobeheer, het maken van handelsbots, kwantitatieve financiering voor het analyseren van grote financiële gegevens en meer.

Hier zijn negen antwoorden op "Moet ik Python leren voor financiën?"

1. Snel, eenvoudig en duidelijk

 
 
Als je er een hebt gelezen andere codeerlijst:, je kent al de redenen waarom Python regels in het algemeen gelden, dus ik zal je tijd besparen en ze samenvatten in één opsomming: Python is snel te leren voor zowel beginnende als ervaren programmeurs. Het is gemakkelijk te lezen omdat het een duidelijke en eenvoudige syntaxis heeft. Het is snel te implementeren - u kunt in slechts een paar regels werkende code bouwen.

Het is een geweldig idee om Python te leren voor financiën vanwege dezelfde redenen die Python geweldig maken voor al het andere. Als u financiële gegevens met Python wilt analyseren, zult u blij zijn te horen dat het een fluitje van een cent is om te beginnen.

2. Er bestaan ​​al snelkoppelingen

 
 
Python als taal wordt ondersteund door bibliotheken, oftewel herbruikbare stukjes code die iemand anders al voor je heeft gebouwd. Behalve dat ze eenvoudig op te pikken zijn, is er een robuust raamwerk van open-source bibliotheken van derden die nuttig zijn in allerlei situaties, maar specifiek voor financiën.

Bibliotheken zoals Scikit en Pybrain zijn vooral handig in de financiële wereld. Sommige mensen beschouwen de financiële bibliotheken van Python al als "snelkoppelingen", omdat je die functionaliteit niet helemaal opnieuw hoeft te coderen. Ik ben het ermee eens. Financiële data-analyse met Python gaat een stuk sneller met deze bibliotheken.

Scipy, NumPy, Matplotlib en een reeks andere add-ons maken het eenvoudiger dan ooit om financiële berekeningen en algoritmen uit te voeren en te visualiseren. Belangrijk is dat deze u niet alleen helpen om met de gegevens te werken, maar ook om de resultaten gemakkelijker te communiceren aan de belangrijkste besluitvormers.

3. Boordevol bronnen

 
 
Het geweldige aan het gebruik van Python in de financiële wereld is dat ondanks dat het een relatief nieuw gebruik van de taal is, er al een heleboel bronnen zijn die je kunnen helpen om aan de slag te gaan en je weg naar binnen te vergemakkelijken. Dit komt omdat Python in gebruik is geweest doorgaans tientallen jaren. Veel van dezelfde bronnen die Python geweldig maakten voor datawetenschap, kunnen ook uw financiële ervaring verbeteren.

Naast de open-sourcebibliotheken zijn er hele Python-cursussen als leerboeken als tutorials toegewijd om u te helpen de basisprincipes van Python voor financiën op te pikken.

Als je Python voor financiën wilt leren, hoef je niet te vertrouwen op generieke cursussen en tutorials - er is genoeg inhoud die is gericht op het leren van Python in een financiële context.

4. Geweldige gemeenschap

 
 
Als de bibliotheken, studieboeken en tutorials niet genoeg zijn om je weg te vinden in Python voor financiën, is er in het algemeen een enorme gemeenschap van Pythonista's. Je bent misschien enthousiast om te horen dat er ook specifiek een community is voor op financiën gerichte Pythonista's.

Als je niet meer weet hoe je Python voor financiën moet leren, maak je dan geen zorgen meer. Je kunt vinden Github-projecten gewijd aan eenvoudige Python voor financiële tutorials, Slack-groepen gewijd aan financiën en codering, en actief financieel contingent in de subreddit r/learnpython, en natuurlijk zit StackOverflow vol met behulpzame mensen die zijn geweest waar je bent en bereid zijn om je te helpen door je financiële gerelateerde Python-vragen.

Hoewel ik Pythonistas over het algemeen een vriendelijke, behulpzame en enthousiaste groep heb gevonden, lijkt het erop dat hetzelfde ook geldt voor de op financiën gerichte Python-gemeenschap.

5. Het is de MVP

 
 
Hoewel ik Python beschouw als de meest waardevolle speler (als codetalen in sportcompetities waren), heb ik het in deze sectie over minimaal levensvatbare producten. De financiële sector prijst wendbaarheid en reactievermogen omdat het klantgericht is.

In de financiële wereld moeten programmeurs snel een prototype kunnen maken dat kan worden getest. Een bedrijf kan een MVP gebruiken om de marktfit te bepalen en op die manier het idee van de grond te krijgen. Python is een droomtaal om snelle MVP's op te zetten voor testen.

Als uw financieringsmaatschappij een startup is, is Python waardevol omdat het ontwikkelaars helpt om snel en flexibel producten te maken zonder middelen te verspillen. Als het een gevestigde onderneming is, is Python waardevol omdat het de flexibiliteit vergroot en innovatie stimuleert, wat van cruciaal belang is voor grotere, langzamere bedrijven. Hoe dan ook, het is een geweldig hulpmiddel voor uw team.

Kortom, Python laat financiële coders een minimaal levensvatbaar product bouwen en van daaruit herhalen.

6. Een brug tussen twee werelden

 
 
Python is beter bekend om datawetenschap maar het dient als een grote brug tussen economie en datawetenschap (ook bekend als het financiële gebied).

Om een ​​expert te citeren: “Het is gewoon veel gemakkelijker om het werk van economen te integreren in op Python gebaseerde platforms. Tools zoals SciPy, NumPy of Matplotlib maken het mogelijk om geavanceerde financiële berekeningen uit te voeren en de resultaten op een zeer laagdrempelige manier weer te geven.” zegt Jakub Protasiewicz, een engineeringmanager met meer dan tien jaar IT-ervaring.

Economen gebruiken Python voor hun economische analyse vanwege de eenvoud en vlakkere leercurve.

7. Je bent in goed gezelschap

 
 
Python heeft veel steun van belangrijke financiële instellingen. Veel financiële bedrijven zijn gebouwd op Python, zoals Venmo, Stripe en Robinhood, om dezelfde redenen die ik in dit artikel aanbeveel om werknemers te financieren.

Naast het gebruik van Python als een raamwerk voor financiële bedrijven, gaan sommige organisaties verder: Citibank biedt Python-codeerlessen voor bankanalisten en handelaren, zodat ze bijvoorbeeld gebruik kunnen maken van de ongelooflijke datawetenschapstoolset van Python.

Als je Python-programmering voor financiën wilt leren, moet het duidelijk zijn dat je niet de enige bent: veel bedrijven hebben precies hetzelfde gedaan.

8. Hier vandaag, morgen nog steeds

 
 
Er is niets erger dan tijd te besteden aan het leren van een codeertaal voor een baan en dan te ontdekken dat die taal verouderd raakt of wordt vervangen door een nieuwkomer.

In de financiële wereld heb je dat probleem nooit met Python. Het bestaat al drie decennia; veel financiële bedrijven hebben al geïnvesteerd in het bouwen van infrastructuur en langetermijnprojecten met Python, en het meest veelzeggende is dat er elk jaar nieuwe toepassingen van Python voor financiën verschijnen, zoals Dash voor cryptocurrency, zoals je zult leren in sectie negen.

Python zal over een decennium of twee nog steeds nuttig zijn voor financiële analyse. Python gebruiken voor financiële analyse is een veilige gok.

9. Python-cryptovaluta

 
 
Wat kunt u doen met Python in financiën? Duik in cryptocurrency. Ik was eigenlijk verrast om te horen dat Python een belangrijke speler wordt in de cryptocurrency-ruimte. Ik heb even gekeken op libraries.io (een lijst van alle bibliotheken die beschikbaar zijn voor Python) en 327 pakketten gevonden die zich bezighouden met cryptocurrency en blockchains.

Producten zoals Dash, Anaconda en CryptoSignal hebben geprofiteerd van hoe gemakkelijk het is om Python te gebruiken om de prijzen van cryptocurrency op te halen en te analyseren. Als je geïnvesteerd bent in de cryptocurrency-scene, is Python een must voor jou.

Python en Finance zijn een match Made in Heaven

 
 
Hoe belangrijk is Python in financiën? Ik zou zo ver gaan om te zeggen dat het een cruciale taal is om te leren. Het is niet langer voldoende om te vertrouwen op bestaande producten die op Python zijn gebouwd voor financiële bedrijven en banen - steeds meer wordt van medewerkers verwacht dat ze Python kennen voor financiën in het dagelijks gebruik.

Het gebruik van Python in de financiële wereld is praktisch onbeperkt, en ik verwacht dat naarmate de tijd verstrijkt en meer financiële medewerkers Python leren, dat aantal alleen maar zal toenemen. Als u ook niet zeker wist of Python goed is voor financiën, heeft dit artikel hopelijk het antwoord voor u opgehelderd.

Wilt u Python leren voor een toekomstige financiële rol?

 
 
Als je aan de slag wilt met Python, hebben we onze Basiscursus Python om u van beginner tot gemiddeld niveau te brengen en u voor te bereiden op meer geavanceerde onderwerpen zoals datawetenschap voor financiële gegevens.

Als je meer gevorderd bent, hebben we ook Big O-gegevensstructuren en geavanceerde algoritmen om belangrijke computerwetenschappelijke concepten te leren terwijl je interactief codeert, samen met de uitdaging van elke les, waardoor je nieuw verworven vaardigheden in actie komen.

 
Bio: Zulie Rane is een freelance schrijver en codeerliefhebber.

origineel. Met toestemming opnieuw gepost.

Zie ook:


PlatoAi. Web3 opnieuw uitgevonden. Gegevensintelligentie versterkt.
Klik hier om toegang te krijgen.

Bron: https://www.kdnuggets.com/2021/09/9-outstanding-reasons-learn-python-finance.html

Big data

MORGEN op Virtual SciDatCon 2021: afsluitende plenaire sessie 'Organisatie-interoperabiliteit is van cruciaal belang voor data-interoperabiliteit' - 28 oktober 2021

gepubliceerd

on

Morgen is de laatste dag van Virtual SciDataCon 2021. We sluiten de conferentie af met een plenaire sessie.

Organisatorische interoperabiliteit is van cruciaal belang voor gegevensinteroperabiliteit en virtuele SciDataCon-afsluitingssessie, donderdag 28 oktober, 11:00-13:00 UTC: REGISTREER VOOR DEZE SESSIE

Het CODATA Decadal Program 'Data for the Planet: data work for cross-domain grand challenges' behandelt een deel van de ISC-strategie en het actieplan. Als onderdeel van het Decadal Programme heeft CODATA zich gecommitteerd om: “… samen te werken met andere internationale data-organisaties en hun groepen (WDS, RDA Working Groups en GO FAIR Implementation Networks), met domeinoverschrijdende programma’s en onderzoeksinitiatieven, met de organisaties en gemeenschappen die metadataspecificaties en terminologieën creëren, samen met internationale wetenschappelijke unies en andere belanghebbenden om een ​​ecosysteem voor FAIR-gegevens voor domeinoverschrijdend onderzoek mogelijk te maken en te implementeren.” In deze sessie proberen we benaderingen en prikkels te identificeren, te bespreken en te ontwikkelen om bekende of waargenomen belemmeringen voor wereldwijde deelname aan te pakken, met een bijzondere nadruk op initiatieven op organisatieniveau. Het beoogde resultaat van de sessie is een reeks overeengekomen actiegebieden om de betrokkenheid bij het decenniumprogramma te vergemakkelijken.

De sessie wordt gevolgd door korte afsluitende reflecties en discussies over de Virtual SciDataCon 2021-conferentie.

Virtuele SciDataCon 2021 wordt georganiseerd door CODATA en de Werelddatasysteem, de twee data-organisaties van de Internationale Wetenschapsraad - PROGRAMMA IN EEN OOGOPSLAG - VOLLEDIG PROGRAMMA – let op: registratie is gratis, maar deelnemers moeten zich registreren voor elke sessie die ze willen bijwonen.

CODATA en WDS zijn SpringerNature zeer dankbaar voor sponsoring van Virtual SciDataCon 2021Deze sponsoring heeft ons geholpen om de conferentie te laten verlopen zonder een kostendekkende toegangsprijs, waarvoor we zeer dankbaar zijn.

PlatoAi. Web3 opnieuw uitgevonden. Gegevensintelligentie versterkt.
Klik hier om toegang te krijgen.

Bron: https://codata.org/tomorrow-at-virtual-scidatcon-2021-closing-plenary-session-organisational-interoperability-is-critical-for-data-interoperability/

Verder lezen

Big data

Als je het nog niet wist

gepubliceerd

on

DataOps google
DataOps is een geautomatiseerde, procesgerichte methodiek, die wordt gebruikt door analyse- en datateams, om de kwaliteit te verbeteren en de cyclustijd van data-analyse te verkorten. Waar DataOps begon als een reeks best practices, is het nu uitgegroeid tot een nieuwe en onafhankelijke benadering van data-analyse. DataOps is van toepassing op de gehele datalevenscyclus, van datavoorbereiding tot rapportage, en erkent het onderling verbonden karakter van het data-analyseteam en de informatietechnologieactiviteiten. Vanuit een proces- en methodologieperspectief past DataOps Agile-softwareontwikkeling, DevOps-softwareontwikkelingspraktijken en de statistische procescontrole die wordt gebruikt in lean manufacturing toe op data-analyse. In DataOps wordt de ontwikkeling van nieuwe analyses gestroomlijnd met behulp van Agile softwareontwikkeling, een iteratieve projectmanagementmethodologie die de traditionele Waterfall-sequentiële methodologie vervangt. Studies tonen aan dat softwareontwikkelingsprojecten aanzienlijk sneller en met veel minder defecten worden voltooid wanneer Agile Development wordt gebruikt. De Agile-methodologie is vooral effectief in omgevingen waar de vereisten snel evolueren - een situatie die goed bekend is bij professionals op het gebied van data-analyse. DevOps richt zich op continue levering door gebruik te maken van on-demand IT-bronnen en door het testen en inzetten van analyses te automatiseren. Deze samenvoeging van softwareontwikkeling en IT-activiteiten heeft de snelheid, kwaliteit, voorspelbaarheid en schaal van software-engineering en -implementatie verbeterd. Door methoden van DevOps te lenen, probeert DataOps dezelfde verbeteringen aan te brengen in data-analyse. Net als lean manufacturing maakt DataOps gebruik van statistische procescontrole (SPC) om de pijplijn voor gegevensanalyse te bewaken en te controleren. Met SPC op zijn plaats, worden de gegevens die door een operationeel systeem stromen constant gecontroleerd en geverifieerd om te werken. Als er zich een anomalie voordoet, kan het data-analyseteam op de hoogte worden gebracht via een geautomatiseerde waarschuwing. DataOps is niet gebonden aan een bepaalde technologie, architectuur, tool, taal of framework. Tools die DataOps ondersteunen bevorderen samenwerking, orkestratie, wendbaarheid, kwaliteit, beveiliging, toegang en gebruiksgemak. …

CoSegNet google
We introduceren CoSegNet, een diepe neurale netwerkarchitectuur voor co-segmentatie van een reeks 3D-vormen die worden weergegeven als puntenwolken. CoSegNet neemt als invoer een set niet-gesegmenteerde vormen, stelt onderdelen per vorm voor en optimaliseert vervolgens gezamenlijk de onderdeellabels over de hele set, onderworpen aan een nieuw verlies van groepsconsistentie uitgedrukt via matrixrangschattingen. De voorstellen worden in elke iteratie verfijnd door een hulpnetwerk dat fungeert als een zwakke regulariserende prior, vooraf getraind om luidruchtige, niet-gelabelde onderdelen uit een grote verzameling gesegmenteerde 3D-vormen te verwijderen, waarbij de onderdeelcomposities binnen dezelfde objectcategorie zeer inconsistent kunnen zijn . De uitvoer is een consistente onderdeellabeling voor de invoerset, waarbij elke vorm is gesegmenteerd in maximaal K (een door de gebruiker gespecificeerde hyperparameter) onderdelen. De algehele pijplijn wordt dus zwak gecontroleerd, waardoor consistente segmentaties worden geproduceerd die zijn afgestemd op de testset, zonder consistente ground-truth segmentaties. We tonen kwalitatieve en kwantitatieve resultaten van CoSegNet en evalueren deze via ablatiestudies en vergelijkingen met state-of-the-art co-segmentatiemethoden. …

Stochastische berekeningsgrafiek (SCG) google
Stochastische berekeningsgrafieken zijn gerichte acyclische grafieken die de afhankelijkheidsstructuur van de uit te voeren berekening coderen. De grafische notatie generaliseert gerichte grafische modellen. …

Gladde dichtheid Ruimtelijke kwantiele regressie google
We leiden de eigenschappen af ​​en demonstreren de wenselijkheid van een modelgebaseerde methode voor het schatten van de ruimtelijk variërende effecten van covariaten op de kwantielfunctie. Door de kwantielfunctie te modelleren als een combinatie van I-spline-basisfuncties en Pareto-staartverdelingen, maken we flexibele parametrische modellering van de extremen mogelijk, terwijl niet-parametrische flexibiliteit in het midden van de verdeling behouden blijft. We stellen verder vast dat het model de gewenste mate van differentiatie in de dichtheidsfunctie garandeert en de schatting van niet-stationaire covariantiefuncties afhankelijk van de voorspellers mogelijk maakt. We demonstreren door middel van een simulatiestudie dat de voorgestelde methode efficiëntere schattingen van de effecten van voorspellers oplevert dan andere methoden, met name in distributies met zware staarten. Om de bruikbaarheid van het model te illustreren passen we het toe op metingen van benzeen verzameld rond een olieraffinaderij om het effect van een emissiebron binnen de raffinaderij op de verdeling van de omheiningsmetingen te bepalen. …

PlatoAi. Web3 opnieuw uitgevonden. Gegevensintelligentie versterkt.
Klik hier om toegang te krijgen.

Bron: https://analytixon.com/2021/10/24/if-you-did-not-already-know-1540/

Verder lezen

Big data

Als je het nog niet wist

gepubliceerd

on

DataOps google
DataOps is een geautomatiseerde, procesgerichte methodiek, die wordt gebruikt door analyse- en datateams, om de kwaliteit te verbeteren en de cyclustijd van data-analyse te verkorten. Waar DataOps begon als een reeks best practices, is het nu uitgegroeid tot een nieuwe en onafhankelijke benadering van data-analyse. DataOps is van toepassing op de gehele datalevenscyclus, van datavoorbereiding tot rapportage, en erkent het onderling verbonden karakter van het data-analyseteam en de informatietechnologieactiviteiten. Vanuit een proces- en methodologieperspectief past DataOps Agile-softwareontwikkeling, DevOps-softwareontwikkelingspraktijken en de statistische procescontrole die wordt gebruikt in lean manufacturing toe op data-analyse. In DataOps wordt de ontwikkeling van nieuwe analyses gestroomlijnd met behulp van Agile softwareontwikkeling, een iteratieve projectmanagementmethodologie die de traditionele Waterfall-sequentiële methodologie vervangt. Studies tonen aan dat softwareontwikkelingsprojecten aanzienlijk sneller en met veel minder defecten worden voltooid wanneer Agile Development wordt gebruikt. De Agile-methodologie is vooral effectief in omgevingen waar de vereisten snel evolueren - een situatie die goed bekend is bij professionals op het gebied van data-analyse. DevOps richt zich op continue levering door gebruik te maken van on-demand IT-bronnen en door het testen en inzetten van analyses te automatiseren. Deze samenvoeging van softwareontwikkeling en IT-activiteiten heeft de snelheid, kwaliteit, voorspelbaarheid en schaal van software-engineering en -implementatie verbeterd. Door methoden van DevOps te lenen, probeert DataOps dezelfde verbeteringen aan te brengen in data-analyse. Net als lean manufacturing maakt DataOps gebruik van statistische procescontrole (SPC) om de pijplijn voor gegevensanalyse te bewaken en te controleren. Met SPC op zijn plaats, worden de gegevens die door een operationeel systeem stromen constant gecontroleerd en geverifieerd om te werken. Als er zich een anomalie voordoet, kan het data-analyseteam op de hoogte worden gebracht via een geautomatiseerde waarschuwing. DataOps is niet gebonden aan een bepaalde technologie, architectuur, tool, taal of framework. Tools die DataOps ondersteunen bevorderen samenwerking, orkestratie, wendbaarheid, kwaliteit, beveiliging, toegang en gebruiksgemak. …

CoSegNet google
We introduceren CoSegNet, een diepe neurale netwerkarchitectuur voor co-segmentatie van een reeks 3D-vormen die worden weergegeven als puntenwolken. CoSegNet neemt als invoer een set niet-gesegmenteerde vormen, stelt onderdelen per vorm voor en optimaliseert vervolgens gezamenlijk de onderdeellabels over de hele set, onderworpen aan een nieuw verlies van groepsconsistentie uitgedrukt via matrixrangschattingen. De voorstellen worden in elke iteratie verfijnd door een hulpnetwerk dat fungeert als een zwakke regulariserende prior, vooraf getraind om luidruchtige, niet-gelabelde onderdelen uit een grote verzameling gesegmenteerde 3D-vormen te verwijderen, waarbij de onderdeelcomposities binnen dezelfde objectcategorie zeer inconsistent kunnen zijn . De uitvoer is een consistente onderdeellabeling voor de invoerset, waarbij elke vorm is gesegmenteerd in maximaal K (een door de gebruiker gespecificeerde hyperparameter) onderdelen. De algehele pijplijn wordt dus zwak gecontroleerd, waardoor consistente segmentaties worden geproduceerd die zijn afgestemd op de testset, zonder consistente ground-truth segmentaties. We tonen kwalitatieve en kwantitatieve resultaten van CoSegNet en evalueren deze via ablatiestudies en vergelijkingen met state-of-the-art co-segmentatiemethoden. …

Stochastische berekeningsgrafiek (SCG) google
Stochastische berekeningsgrafieken zijn gerichte acyclische grafieken die de afhankelijkheidsstructuur van de uit te voeren berekening coderen. De grafische notatie generaliseert gerichte grafische modellen. …

Gladde dichtheid Ruimtelijke kwantiele regressie google
We leiden de eigenschappen af ​​en demonstreren de wenselijkheid van een modelgebaseerde methode voor het schatten van de ruimtelijk variërende effecten van covariaten op de kwantielfunctie. Door de kwantielfunctie te modelleren als een combinatie van I-spline-basisfuncties en Pareto-staartverdelingen, maken we flexibele parametrische modellering van de extremen mogelijk, terwijl niet-parametrische flexibiliteit in het midden van de verdeling behouden blijft. We stellen verder vast dat het model de gewenste mate van differentiatie in de dichtheidsfunctie garandeert en de schatting van niet-stationaire covariantiefuncties afhankelijk van de voorspellers mogelijk maakt. We demonstreren door middel van een simulatiestudie dat de voorgestelde methode efficiëntere schattingen van de effecten van voorspellers oplevert dan andere methoden, met name in distributies met zware staarten. Om de bruikbaarheid van het model te illustreren passen we het toe op metingen van benzeen verzameld rond een olieraffinaderij om het effect van een emissiebron binnen de raffinaderij op de verdeling van de omheiningsmetingen te bepalen. …

PlatoAi. Web3 opnieuw uitgevonden. Gegevensintelligentie versterkt.
Klik hier om toegang te krijgen.

Bron: https://analytixon.com/2021/10/24/if-you-did-not-already-know-1540/

Verder lezen

Big data

Als je het nog niet wist

gepubliceerd

on

Correntropie google
Correntropie is een niet-lineaire overeenkomstmaat tussen twee willekeurige variabelen.
Leren met het maximale correntropiecriterium Geïnduceerde verliezen voor regressie ...


Patiëntgebeurtenisgrafiek (PatientEG) google
Medische activiteiten, zoals diagnoses, medicamenteuze behandelingen en laboratoriumtests, evenals temporele relaties tussen deze activiteiten zijn de basisbegrippen in klinisch onderzoek. Het bestaande relationele datamodel over elektronische medische dossiers (EMR's) mist echter expliciete en nauwkeurige semantische definities van deze concepten. Het leidt tot het ongemak van de constructie van query's en de inefficiëntie van de uitvoering van query's, waar vaak query's voor samenvoeging van meerdere tabellen vereist zijn. In dit artikel stellen we een patiëntgebeurtenisgrafiek (PatientEG)-model voor om de kenmerken van EMR's vast te leggen. We definiëren respectievelijk vijf soorten medische entiteiten, vijf soorten medische gebeurtenissen en vijf soorten tijdelijke relaties. Op basis van het voorgestelde model construeren we ook een PatientEG-dataset met 191,294 gebeurtenissen, 3,429 verschillende entiteiten en 545,993 tijdelijke relaties met behulp van EMR's van het Shanghai Shuguang-ziekenhuis. Om te helpen bij het normaliseren van entiteitswaarden die synoniemen, hyponiemen en afkortingen bevatten, koppelen we ze aan de Chinese biomedische kennisgrafiek. Met behulp van de PatientEG-dataset zijn we in staat om gemakkelijk complexe vragen uit te voeren voor klinisch onderzoek, zoals aanvullende diagnose en therapeutische effectiviteitsanalyse. Daarnaast bieden we een SPARQL-eindpunt om toegang te krijgen tot de PatientEG-dataset en de dataset is ook openbaar online beschikbaar. We vermelden ook verschillende illustratieve SPARQL-vragen op onze website. …

LogitBoost autoregressieve netwerken google
Multivariate binaire distributies kunnen worden ontleed in producten van univariate voorwaardelijke distributies. Recente populaire benaderingen hebben deze conditionals gemodelleerd via neurale netwerken met geavanceerde structuren voor gewichtsverdeling. Het is aangetoond dat state-of-the-art prestaties op verschillende standaard benchmark-datasets daadwerkelijk kunnen worden bereikt door afzonderlijke kansschatters voor elke dimensie te trainen. In dat geval kan modeltraining triviaal worden geparallelliseerd over gegevensdimensies. Aan de andere kant moet complexiteitscontrole worden uitgevoerd voor elke aangeleerde voorwaardelijke verdeling. Drie mogelijke methoden worden overwogen en experimenteel vergeleken. De schatter die voor elke voorwaarde wordt gebruikt, is LogitBoost. Overeenkomsten en verschillen tussen de voorgestelde aanpak en autoregressieve modellen op basis van neurale netwerken worden in detail besproken. …

discretificatie google
Discretificatie' is het mechanisme om continue gegevens discreet te maken. Als je het concept echt begrijpt, denk je misschien 'Wacht even, het type gegevens dat we verzamelen is op zichzelf al discreet! Gegevens kunnen OFCH discreet OF continu zijn, het kan niet allebei!' Je zou gelijk hebben. Maar wat als we handmatig waarden selecteren langs die continue meting en deze in een specifieke categorie aangeven? Als we bijvoorbeeld 72.0 graden en hoger verklaren als 'Heet', 35.0-71.9 graden als 'Gemiddeld' en alles lager dan 35.0 graden als 'Koud', hebben we een 'gediscreteerde' temperatuur! Onze metingen die ooit continu waren, passen nu in verschillende categorieën. Dus, waar trekken we de grenzen voor deze categorieën? Wat maakt 35.0 graden 'Koud' en 35.1 graden 'Gemiddeld'? Op dit moment wordt de WARE beslissing genomen. Het mooie van het op deze manier benaderen van de uitdaging is dat het datacentrisch is, niet conceptgericht. Laten we eerst ons marketingvoorbeeld doornemen zonder discretificatie te gebruiken en daarna ermee. …

PlatoAi. Web3 opnieuw uitgevonden. Gegevensintelligentie versterkt.
Klik hier om toegang te krijgen.

Bron: https://analytixon.com/2021/10/23/if-you-did-not-already-know-1539/

Verder lezen
Energie5 dagen geleden

IJGlobal herovert een Atlas Renewable Energy con sus premios ESG Energy Deal of the Year 2020 en ESG Social

eSports5 dagen geleden

Phasmophobia Nightmare Halloween-update komt op 25 oktober

AR / VR4 dagen geleden

De VR Job Hub: Make Real, Survios, SAIC & Armature Studio

Cleantech4 dagen geleden

Q3 zag het EV-aandeel van Europa een nieuwe weg inslaan boven 20% en voor de eerste keer diesel inhalen

eSports5 dagen geleden

PGL Stockholm Major: uitslagen, standen en resultaten

Blockchain3 dagen geleden

Blockchain-technologie uitgelegd - Technologie die zal veranderen Hoe we geld gebruiken

eSports5 dagen geleden

Bernardo Silva FIFA 22: Hoe RTTK SBC te voltooien

Cyber ​​Security5 dagen geleden

Hoe CRM-software te kiezen

Code3 dagen geleden

ZelioSoft 2 – Een indruk voor beginners

LUCHT- EN RUIMTEVAART5 dagen geleden

Live verslaggeving: Ariane 5-raket telt af voor lancering vanuit Frans Guyana

eSports5 dagen geleden

Frexs van Spacestation Gaming praat over ALGS, voert oorlogen in en bouwt een winnend team op

eSports5 dagen geleden

Supercell onthult aankomend Brawl-O-Ween-evenement 2021 op Brawl Stars

LUCHT- EN RUIMTEVAART5 dagen geleden

Onder toeziend oog van NASA bereiden teams zich voor op de laatste Ariane 5-vlucht vóór Webb

eSports5 dagen geleden

Hoe u uw BattleTag-naam gratis kunt wijzigen

HRTech5 dagen geleden

Bitcoin News: IWF kooperiert nun doch met de "coolsten" Diktator

eSports5 dagen geleden

Cloud9, NRG domineren NA ALGS dag 3

Energie5 dagen geleden

IJGlobal reconhece a Atlas Renewable Energy com os prêmios Acordo de Energia do Ano ESG de 2020 en Social ESG

eSports4 dagen geleden

Fredy122 vertelt over de kracht van Rogue in het best-of-one-formaat van de LEC

Netwerken2 dagen geleden

Wat is een VPN?

eSports5 dagen geleden

De meest waardevolle items die het waard zijn om te maken en te verkopen in de Nieuwe Wereld

Trending