主题2.0:扩大和改善环境健康研究的在线数据科学培训
Alexis Payton1,2,3, Elise Hickman1,3,4, Jessie Chappel1,3,4
1Department of Environmental Sciences and Engineering, Gillings School of Global Public Health, The University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, NC, United States.
TAME 2.0工具包为环境健康研究提供可访问的数据科学培训,增强对人类健康和环境影响的理解. 该资源旨在弥合当前培训可用性和适用性的差距.
科学领域:
- 环境健康科学 环境健康科学
- 数据科学数据科学数据科学
- 生物信息学是一种生物信息学.
背景情况:
- 数据科学培训对于推动环境健康研究至关重要.
- 现有的资源在可访问性,用户友好性和适用于环境健康方面往往是有限的.
- 在这个领域,对专门的数据科学技能的需求越来越大.
研究的目的:
- 为环境健康研究人员开发和评估一个全面的,公开可访问的数据科学培训资源.
- 通过提供用户友好的,广泛适用的工具包来解决当前培训材料的局限性.
主要方法:
- 开发了 inTelligence 和机器学习 (TAME) 工具包,版本2.0 (TAME 2.0),这是一个公开的网站.
- 组织培训,分为七个章节,涵盖数据管理,R编码,数据分析,机器学习和环境健康应用.
- 整合了"测试你的知识"活动,并通过在研讨会和课程中的参与者调查来评估有效性.
主要成果:
- TAME 2.0提供了与环境健康相关的基本数据科学主题的培训模块.
- 新功能包括交互元素和扩展了人工智能和机器学习的内容.
- 纳入了参与者的反,并量化了有效性指标,表明了有价值的资源.
结论:
- TAME 2.0有效地解决了在环境健康研究中加强数据科学培训的需要.
- 该工具包与以前的资源相比,是一个显著的改进,提供了广泛的适用性和可访问性.
- TAME 2.0的公共可用性支持了对该领域数据科学专业知识的日益增长的需求.
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