日: 2018年12月22日

Sélectionnez une taille de police importante même si cela signifie minimiser la quantité de texte dans une diapositive. Demandez à votre mentor les diapositives principales de l`entreprise car cette disposition de conception serait uniformément acceptée et utilisée dans toute l`entreprise. Disons simplement, hypothétiquement, que vous avez ce stage que vous avez toujours voulu. Si possible, des hyperliens de petite taille dans la même diapositive que les données seraient très bien car vous ne savez jamais quand vous pourriez être invité à leur montrer la source de toutes vos données de base! Vous êtes toujours à la recherche de stages? Inscrivez-vous sur Internshala déjà et lancez votre carrière aujourd`hui! Mentionnez toujours les sources et les références pour toutes les données et images que vous utilisez. Tout d`abord, avant de commencer avec le contenu, pensez à un Storyboard clair (table des matières en termes simples) et de consulter votre mentor en ce qui concerne son adéquation. Minimisez l`utilisation des effets sonores et des animations et essayez de ne pas faire trop en un seul effort! Et il ne vous reste que quelques jours pour faire cette impression finale. Si la société n`a pas son propre modèle, alors utilisez les couleurs de l`entreprise avec le logo et vos aînés vont adorer. Parlez toujours librement au lieu de simplement lire vos diapositives. Vous ne pouvez pas toujours arriver à le présenter sur un grand écran de projecteur et petite police sur une petite taille-ordinateur portable est un grand non-non pour garder le patron éveillé! Dites que votre stage est sur le bout. Essayez d`utiliser des images appropriées et des clips artistiques dans la mesure du possible. Attends, quoi? Par exemple, vous devriez utiliser de préférence des couleurs claires avec différentes nuances d`une couleur pour quelque chose comme un graphique en secteurs. Quand il s`agit de contenu, toujours coller aux mots-clés dans la mesure du possible et d`éviter les phrases complètes.

Ou peut-être que vous n`avez pas et vous réalisez que maintenant il est grand temps que vous show`em ce que vous pouvez faire. Alors, qu`est-ce que tu fais pour finir? C`est votre chance de leur poser des questions et de tester leur attention avant de commencer à vous griller. Et oui, sélectionnez vos couleurs très attentivement. Utilisez des points de puces plaçant le contenu au milieu de la diapositive. Votre adresse e-mail ne sera pas publiée. Interagir avec votre auditoire et ne pas simplement donner un discours monotone. Aussi, assurez-vous que c`est une police couramment installé présent dans tous les systèmes de la société ou bien tout votre texte pourrait finir d`être mal aligné conduisant à une présentation bâclée et salissante. N`oubliez pas que vos diapositives sont seulement là pour soutenir, pas pour remplacer votre discours! Maintenant, nous allons avancer un peu plus vite.

Par exemple, pendant le diaporama, vous pourriez montrer vos compétences PowerPoint en appuyant sur la touche «B» pour rendre l`écran aller noir ou en appuyant sur la touche «W» pour rendre l`écran aller blanc tout en posant des questions à l`auditoire. Vous êtes trop heureux à ce sujet et vous êtes déjà rêvant de cette offre de pré-placement de l`entreprise.

L`analyse discriminante linéaire (LDA) et l`APC sont des méthodes de transformation linéaires. Le protocole pour la réponse et l`évaluation des actifs, des risques et des expériences des patients (PRAPARE) est un effort national pour aider les centres de santé et d`autres fournisseurs de recueillir les données nécessaires pour mieux comprendre et agir sur les déterminants sociaux de leurs patients de la santé. Questions? Avec des données sur les déterminants sociaux de la santé, les centres de santé et d`autres prestataires peuvent définir et documenter la complexité accrue de leurs patients, transformer les soins avec des services intégrés et des partenariats communautaires pour répondre aux besoins de leurs patients, plaider pour le changement dans leurs communautés, et de démontrer la valeur qu`ils apportent aux patients, aux communautés et aux payeurs. Association des organismes de santé communautaire de l`Asie du Pacifique, Association des soins primaires de l`Oregon. Dans cette dernière étape, nous utiliserons la matrice de projection $4 times 2 $ mathbf{W} $ pour transformer nos échantillons sur le nouveau sous-espace via l`équation $ mathbf{Y} = mathbf{X} times mathbf{W} $, où $ mathbf{Y} $ est un $150 Times $2 matrice de notre transformé Échantillons. L`outil d`évaluation de l`état de préparation du PRAPARE PCA est maintenant disponible pour les APC à partir du 2017 août pour évaluer leur capacité à appuyer leurs organisations membres dans la mise en œuvre du PRAPARE et l`utilisation des données PRAPARE. La protection des données est un travail permanent, qui ne peut pas être décrété une fois pour toutes, en particulier compte tenu des erreurs humaines qui peuvent survenir même dans des processus hautement automatisés. Il s`agit de la protection des données des citoyens européens, que les opérateurs concernés soient en Europe ou ailleurs dans le monde. Pour soutenir la demande croissante de formation sur la mise en œuvre et l`utilisation de PRAPARE, nous avons lancé le deuxième tour d`un PRAPARE gratuit former l`Académie formateur pour renforcer les connaissances et les capacités des organisations membres du centre de santé (e. S`il vous plaît noter: il s`agit de la dernière version et finalisé de l`outil PRAPARE. Plus tard, nous calculerons les vecteurs propres (les composants principaux) d`un DataSet et les collectons dans une matrice de projection.

Comme les fournisseurs sont de plus en plus tenus responsables d`atteindre les objectifs de santé de la population tout en réduisant les coûts, il est important qu`ils aient des outils et des stratégies pour identifier les facteurs socioéconomiques en amont des résultats médiocres et des coûts plus élevés. Nous pouvons résumer le calcul de la matrice de covariance via l`équation matricielle suivante: $ Sigma = frac{1}{n-1} left ((mathbf{X}-mathbf{bar{x}}) ^ T ;(mathbf{X}-mathbf{bar{x}}) right) $ où $ mathbf{bar{x}} $ est le vecteur moyen $ mathbf{ bar {x}} = sumlimits_{k = 1} ^ n x_ {i}. Mais heureusement, il ya déjà mise en œuvre dans scikit-apprendre. Sebastian apprécie tout ce qui implique de travailler avec les données: la découverte de modèles intéressants et à venir avec des conclusions perspicaces en utilisant des techniques issues des domaines de l`exploration de données et de l`apprentissage automatique pour la modélisation prédictive.