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 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.
Computational Biology and Health Informatics
Master · Cs Se
Fit score: 1
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Karrierewege, die das aufbaut
Kanonische RollenSoftware 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