פרק 10 - מהו מקדם הדבקה ומחקר אפידמיולוגי על קורונה
カートのアイテムが多すぎます
カートに追加できませんでした。
ウィッシュリストに追加できませんでした。
ほしい物リストの削除に失敗しました。
ポッドキャストのフォローに失敗しました
ポッドキャストのフォロー解除に失敗しました
פרק 10 - מהו מקדם הדבקה ומחקר אפידמיולוגי על קורונה
-
ナレーター：
-
著者：
このコンテンツについて
בפרק זה אירחנו את פרופ' ניר גביש, חבר סגל בפקולטה למתמטיקה וחלק מצוות המומחים של הטכניון והקבינט האזרחי אשר בנה סימולטור המאפשר להעריך כיצד צעדי המדיניות השונים של הממשלה ישפיעו על המשך התפשטות מגפת הקורונה בישראל. כמו כן בפרק התארח ד"ר עמית הופרט, מנהל היחידה לביוסטטיסטיקה וביומתמטיקה במכון גרטנר וחבר סגל אקדמי קליני בביה"ס לבריאות הציבור בפקולטה לרפואה ע"ש סאקלר באוניברסיטת תל אביב. ניר ועמית חברים בצוותי המחקר של משרד הבריאות לניטור מגפת הקורונה. בפרק נדבר על המודלים האפידמיולוגיים המשמשים אותם. בפרט, מדוע מודלים אלו ולא גישות "פשוטות" יותר כמו רגרסיה או "משוכללות" יותר כמו רשתות למידה. נדבר על הקשר עם סימולציית סוכנים, ועל סוג השאלות עליהן הם נדרשים לענות עבור מקבלי ההחלטות לניהול משבר הקורונה.
יש לכם שאלות או הצעות לנושאים שתרצו שנסקור בפרקים עתידיים? צרו איתנו קשר!
Follow us on Twitter!! 🐥 https://twitter.com/TalkingDataPod
לינקדאין של ד"ר רוזנבלט: https://www.linkedin.com/in/johnros/
לצפייה בפעילויות נוספות של איגוד מדעי הנתונים: https://www.aeai.org.il/professional-society/data-science/datascience-past-activity/