Wearable-Sensorik-Analyse für eine Salzburger Health-Studie
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Analysiere Wearable-Sensordaten, baue ein Stress-Modell in Python und erstelle einen Studienbericht. Erhalte ein verifizierbares Zertifikat.
Das Szenario
Die Studie soll Grundlage für ein Folge-Förderprojekt sein; die Klinik nutzt die Pipeline-Vorlage später auch für eine größere Multi-Standort-Studie mit rund 300 Teilnehmer:innen.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Wie verlässlich kann ein leichtgewichtiges Modell aus Wearable-Sensordaten Stress-Episoden bei Pflegekräften detektieren, und wo versagt es systematisch?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Wearable-Sensordaten reinigen und resamplen
- Domänenspezifische Features (HRV, EDA) entwickeln und begründen
- Klassifikations-Metriken mit Inter-Rater-Maßen (Cohen's Kappa) ergänzen
- Limitierungen und ethische Fragen einer Health-Studie strukturiert reflektieren
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Studienzuordnung folgt in Kürze.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
- Health Informatics
Apply health informatics to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Time Series Analysis
Apply time series analysis to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Feature Engineering
Apply feature engineering to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Machine Learning
Train, evaluate, and deploy models that solve real business problems.
- Python
Write clean, efficient Python for data processing, automation, and backend services.
- Evaluation Metrics
Apply evaluation metrics to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Software Engineer
Software Engineers in Digital-Health-Teams müssen Sensordaten verarbeiten können. Diese Challenge übt End-to-End-Pipeline-Disziplin auf einer realen Studienlage.
Dieses Projekt schärft
- health-informatics
- time-series-analysis
- python
Noch eine Sache