BMED365 er et «blended learning»-kurs der det meste av læringen foregår utenfor klasserommet. Sentrale deler av pensum vil dekkes av innhold tilgjengelig online. Mye av det tekniske programmerings-innholdet leveres gjennom kurs tilgjengelig på DataCamp.

Dere er alle lagt til i en DataCamp-gruppe som gir dere fri tilgang til alt innhold på DataCamp så lenge kurset varer. Si fra til faglærer dersom dere ikke får tilgang til gruppen via denne lenken. Husk å bruke din UiB-epost (@student.uib.no) når du oppretter konto

Den beste måten (kanskje den eneste) å forstå materialet vi dekker i kurset er å opparbeide seg hands-on, praktisk erfaring med beregningsorienterte metoder og verktøy. Dere har fått oppgaver i kursets DataCamp-gruppe som skal bidra til å gi deg slik erfaring.

Dere blir introdusert til grunnleggende Python-programmering, data science, maskinlæring og medisinsk bildeanalyse.

Grunnleggende Python, Numpy, Matplotlib and Pandas

DataCamp-kurset "Intro to Python for Data Science" gir en kort introduksjon til Python, inkludert Numpy.
"Intermediate Python for Data Science" bygger videre på dette, og introduserer Matplotlib og Pandas.

Sett i gang med disse så snart som mulig!

Introduksjon til maskinlæring med Python/scikit-learn

Kurset "Supervised Learning with scikit-learn" gir en introduksjon til maskinlæring med Python. Vi anbefaler at alle som ikke allerede har erfaring med maskinlæring gjennomfører dette i løpet av januar.

Biomedisinsk bildeanalyse

Kurset "Biomedical Image Analysis in Python" anbefales for alle som ønsker litt praktisk erfaring med bildeanalyse.
Du kan også vurdere å ta kurset "Image Processing in Python", som starter på et litt mer fundamentalt nivå enn kurset over.

Hvis du ønsker alternative kilder til lignende materiale, ta en titt på Kaggle-kursene Pandas og Introduction to machine learning.