University of Colorado System
Spezialisierung Klinische Datenwissenschaft
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Spezialisierung Klinische Datenwissenschaft

Starten Sie Ihre Karriere in Clinical Data Science. Eine Einführung in sechs Kursen zur Nutzung klinischer Daten, um die Versorgung der Patienten von morgen zu verbessern.

Laura K. Wiley, PhD
Michael G. Kahn, MD, PhD

Dozenten: Laura K. Wiley, PhD

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4.4

(350 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 Monate
Pro Woche 10 Stunden
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Datenmanagement
  • Kategorie: Datenbanken
  • Kategorie: Datenanalyse
  • Kategorie: Datenstrukturen
  • Kategorie: Führung und Management
  • Kategorie: Datenanalyse-Software
  • Kategorie: SQL

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Spezialisierung - 6 Kursreihen

Einführung in die klinische Datenwissenschaft

KURS 18 Stunden4.5 (412 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Beschreiben Sie, wie die einzelnen Arten von klinischen Daten generiert werden, insbesondere, wer die Daten erstellt, wann und warum die Daten generiert werden.

  • Schreiben Sie SQL-Code, um zwei oder mehr Tabellen mithilfe von Datenbank-Joins zu kombinieren.

  • Schreiben Sie R-Code, um Daten zu manipulieren und aufzuräumen, einschließlich: Auswählen von Spalten, Filtern von Zeilen und Verbinden von Datensätzen.

  • Schreiben Sie markdown-formatierten Text und kombinieren Sie ihn mit R-Code in RMarkdown-Dokumenten.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Elektronische Krankenakte
Kategorie: Tidyverse (R-Paket)
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Datenethik
Kategorie: Google Cloud-Platform
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Verwaltung klinischer Daten
Kategorie: Relationale Datenbanken
Kategorie: Management von Gesundheitsinformationen und Krankenakten
Kategorie: Informationen zum Datenschutz
Kategorie: R-Programmierung
Kategorie: SQL

Klinische Datenmodelle und Bewertungen der Datenqualität

KURS 217 Stunden4.2 (63 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Daten bereinigen
Kategorie: Erweiterte Analytik
Kategorie: Datenqualität
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Datenmodellierung
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Klinische Forschung
Kategorie: Zeitreihenanalyse und Vorhersage
Kategorie: Verwaltung klinischer Daten
Kategorie: Wissenschaftliche Methoden
Kategorie: Medizinische Wissenschaft und Forschung
Kategorie: Statistik

Identifizierung von Patientenpopulationen

KURS 313 Stunden4.5 (40 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Erstellen Sie einen Algorithmus zur rechnerischen Phänotypisierung

  • Bewerten Sie die Leistung des Algorithmus im Kontext des analytischen Ziels.

  • Kombinationen von mindestens drei Datentypen mit boolescher Logik erstellen

  • Erklären Sie die Auswirkungen der Leistung einzelner Datentypen auf die computergestützte Phänotypisierung.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
Kategorie: Google Cloud-Platform
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Medizinische Terminologie
Kategorie: Verwaltung klinischer Daten
Kategorie: Unstrukturierte Daten
Kategorie: Text Mining
Kategorie: Medizinische Aufzeichnungen
Kategorie: R-Programmierung

Klinische natürliche Sprachverarbeitung

KURS 412 Stunden3.7 (23 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Erkennen und unterscheiden Sie den Unterschied in der Komplexität und Ausgereiftheit von Text Mining, Textverarbeitung und Verarbeitung natürlicher Sprache.

  • Schreiben Sie einfache reguläre Ausdrücke, um üblichen klinischen Text zu identifizieren.

  • Bewerten und wählen Sie Notizabschnitte aus, die zur Beantwortung analytischer Fragen verwendet werden können.

  • Schreiben Sie R-Code, um Textfenster nach anderen Schlüsselwörtern und Phrasen zu durchsuchen, um analytische Fragen zu beantworten.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Bioinformatik
Kategorie: Verwaltung klinischer Daten
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: Big Data
Kategorie: Management von Gesundheitsinformationen und Krankenakten
Kategorie: Statistische Methoden

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Elektronische Krankenakte
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Risikomodellierung
Kategorie: Verwaltung klinischer Daten
Kategorie: Datengesteuerte Entscheidungsfindung
Kategorie: Entscheidungsunterstützende Systeme
Kategorie: Usability-Tests
Kategorie: Klinische Forschung
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Feature Technik
Kategorie: Statistische Modellierung
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Intensivpflegestation
Kategorie: Qualitative Forschung

Fortgeschrittene klinische Datenwissenschaft

KURS 64 Stunden4.8 (23 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Datenbank-Design
Kategorie: Datenqualität
Kategorie: Datenmodellierung
Kategorie: Verwaltung klinischer Daten
Kategorie: Data-Warehousing
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Relationale Datenbanken
Kategorie: Daten-Integration
Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden
Kategorie: SQL

Dozenten

Laura K. Wiley, PhD
University of Colorado System
6 Kurse31.024 Lernende
Michael G. Kahn, MD, PhD
University of Colorado System
2 Kurse9.682 Lernende

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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Häufig gestellte Fragen