보건학데이터과학 실습

소개

보건학

보건학은 인간과 사회의 건강을 향상시키기 위한 과학입니다. 보건학은 의학에서 사회과학에 이르기까지 여러 학문과 밀접하게 연관되어 있습니다. 따라서, 다학제적 접근법은 보건학 전문가에게 가장 중요한 기술 중 하나입니다.

보건학 데이터과학

데이터 과학은 크게 데이터를 수집, 처리, 분석하고, 그 결과를 해석하여 의사결정이나 예측, 분류 등의 작업을 수행하는 분야입니다. 이를 위해 프로그래밍, 통계학, 머신러닝 및 도메인 지식을 종합적으로 활용합니다. 이러한 기술을 보건학에 접목시키는 것이 보건학 데이터과학입니다.

보건학 데이터과학의 주요 특징은 다음과 같습니다:

• 다양한 데이터의 수집 및 관리:
  • 보건학에서는 환자 기록, 임상 데이터, 역학 조사 데이터, 환경 데이터 등 다양한 유형의 데이터를 다룹니다. 이러한 데이터의 효율적인 수집과 관리는 보건학의 데이터과학에서 중요한 부분을 차지합니다.
• 통계 및 머신러닝의 적용:
  • 공공보건의 문제를 해결하기 위해, 통계적 방법과 머신러닝 기술을 사용하여 데이터에서 통찰력을 얻거나 예측 모델을 만드는 작업을 수행합니다.
• 데이터 시각화:
  • 복잡한 보건 데이터를 쉽게 이해하고 해석하기 위해 시각화 기술을 사용합니다. 이를 통해 정책 결정자나 일반 대중에게 데이터를 효과적으로 전달할 수 있습니다.
• 재현성 및 공유 가능한 연구:
  • 보건학 데이터과학에서는 연구 결과의 재현성을 보장하고, 연구 결과를 다른 연구자와 공유할 수 있도록 투명한 방법을 추구합니다.
• 도메인 지식:
  • 보건학 데이터과학자는 단순히 데이터과학의 기술만을 가지고 있는 것이 아니라, 보건학에 대한 깊은 이해도 필요합니다. 이를 통해 데이터를 올바르게 해석하고, 실제 보건 문제에 적절한 솔루션을 제시할 수 있습니다.

보건학 데이터 과학, 과학이 되려면

과학에서의 제현성 과학에서의 재현성은 연구 결과를 다른 연구자들이 동일한 조건 하에서 반복해서 얻을 수 있는지의 여부를 나타내는 중요한 원칙입니다. 재현성은 과학적 연구의 진정성과 신뢰성을 평가하는 기준 중 하나로 간주됩니다.

보건학 데이터과학이 과학의 기준에 부합하려면 다음과 같은 재현성 요소들을 갖추어야 합니다

• 데이터의 접근성:
  • 연구에 사용된 원본 데이터는 공개되어야 하며, 연구를 재현하려는 다른 연구자들이 접근할 수 있어야 합니다. 당연히 개인정보 보호와 관련된 법률 및 규정을 준수하면서, 필요한 경우 익명화 또는 변조된 형태로 데이터를 공개해야 합니다.
• 분석 코드 및 소프트웨어의 공개:
  • 연구에 사용된 데이터 처리, 분석, 시각화 등의 코드와 사용된 소프트웨어의 버전 정보도 공개되어야 합니다.
• 분석 방법론의 명확성:
  • 사용된 통계적 방법, 머신러닝 알고리즘, 모델링 접근법 등이 명확하게 기술되어야 합니다.
• 외부 변수 및 제어:
  • 연구 과정에서 영향을 미칠 수 있는 외부 변수들에 대한 정보와 그것들을 어떻게 제어했는지에 대한 정보가 필요합니다.
• 결과의 재현 가능성 평가:
  • 가능한 경우, 연구 결과의 재현 가능성을 평가하기 위해 독립된 데이터셋이나 방법론을 사용하여 검증을 시도해야 합니다.
• 연구 환경의 명세:
  • 연구가 수행된 하드웨어 및 소프트웨어 환경, 그리고 이를 설정하기 위한 파라미터 등도 기록되어야 합니다. 이는 특히 계산적으로 복잡한 모델이나 시뮬레이션을 다룰 때 중요합니다.
• 피어 리뷰:
  • 보건학 데이터과학 연구의 결과는 동료 평가 과정을 거쳐 검증되어야 합니다. 피어 리뷰는 연구의 품질과 재현성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다.

정리하면 아래와 같은 흐름데로 연구하게 됩니다.

이 튜토리얼에서는 R, Rstudio, markdown, Shiny server, PostgreSQL 및 github를 사용할 것입니다. R은 무료 오픈 소스 통계 언어로, 데이터 과학 분야에서 널리 사용됩니다. 가장 중요한 참고 자료는 Rafael A. Irizarry의 책과 Hadley Wickham의 책입니다. 아래와 같습니다.

참고 books

title	authos	url
Introduction to Data Science with R	Rafael A. Irizarry	https://rafalab.github.io/dsbook/
R for Data Science	Garrett Grolemund, Hadley Wickham	https://r4ds.had.co.nz/index.html

• I hope you will get valuable experience with me.

그럼 시작하겠습니다.!!! jinha