Die Berufsaussichten für qualifizierte Mitarbeiter im Bereich der Datenanalyse im Gesundheitswesen sind hervorragend. Vielleicht arbeiten Sie in der Datenanalyse, erwägen aber einen Wechsel ins Gesundheitswesen, wo Ihre Arbeit die Lebensqualität der Menschen verbessern kann. Wenn ja, erhalten Sie in diesem Kurs einen Einblick, warum diese Arbeit wichtig ist, was Sie in dieser Rolle tun würden und was auf dem "Path to Value" passiert, wo Daten von Patienten am Ort der Versorgung gesammelt werden, in Data Warehouses gelangen, um für die Analyse vorbereitet zu werden, und dann die Datenpipeline durchlaufen, um in wertvolle Erkenntnisse umgewandelt zu werden, die Leben retten, Kosten senken, die Gesundheitsversorgung verbessern und sie zugänglicher und erschwinglicher machen können. Vielleicht arbeiten Sie im Gesundheitswesen und erwägen einen Wechsel in eine neue Rolle. Wenn ja, wird Ihnen dieser Kurs dabei helfen, herauszufinden, ob dieser Karriereweg für Sie in Frage kommt. Sie erhalten einen Überblick über gängige Datenmodelle und deren Verwendung. Sie lernen, wie verschiedene Systeme Daten integrieren, wie Sie eine klare Kommunikation sicherstellen und die Datenqualität messen und verbessern können. Die Datenanalyse im Gesundheitswesen dient Ärzten, Klinikern, Patienten, Pflegedienstleistern und allen, die sich um die Verbesserung der Gesundheitsergebnisse kümmern. Dieser Studiengang vermittelt Ihnen ein klares Bild von der Datenanalyse im sich schnell verändernden Gesundheitswesen und den Möglichkeiten, die sich daraus für Sie ergeben.
Datenmodelle für das Gesundheitswesen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Gesundheitliche Informationskompetenz für Datenanalyse
Dozent: Doug Berman
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4 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
In diesem Modul werden Sie in der Lage sein, die grundlegenden Begriffe zu definieren, die bei der Diskussion und Erstellung von Datenmodellen im Gesundheitswesen verwendet werden. Sie werden in der Lage sein, das konzeptionelle Modell zu beschreiben, das zeigt, wie die Daten vom Betrieb zur Analyse fließen. Sie werden gängige Datenmodelle, die in Datensystemen im Gesundheitswesen verwendet werden, vergleichen und gegenüberstellen. Sie werden auch in der Lage sein, gängige Messgrößen für die Analyse von Gesundheitsdaten zu identifizieren.
Das ist alles enthalten
10 Videos1 Lektüre1 Aufgabe3 Diskussionsthemen
In diesem Modul werden Sie in der Lage sein, das Star Schema Datenmodell zu beschreiben, es vom hierarchischen und relationalen Modell zu unterscheiden, einige Vor- und Nachteile aufzulisten und Situationen zu erklären, in denen es sinnvoll eingesetzt werden kann. Sie sollten auch erkennen, wann ein anderes Datenmodell für einen bestimmten Anwendungsfall besser geeignet ist.
Das ist alles enthalten
6 Videos1 Aufgabe2 Diskussionsthemen
In diesem Modul werden Sie in der Lage sein zu erklären, wie Informationen in Datenmodellen gespeichert werden und wie wir relevante Informationen zusammenstellen, um ein interessantes Problem zu analysieren, das unsere Gesundheitssysteme verbessern kann. Wir werden uns ansehen, wie wir Daten normalisieren und wie dies die Analyse erleichtert. Anschließend werden wir besprechen, wie wir Informationen aus verschiedenen Quellen und über verschiedene Funktionssysteme hinweg zusammenführen. Wir werden auch überlegen, wie wir sie genau messen können.
Das ist alles enthalten
5 Videos1 Aufgabe2 Diskussionsthemen
In diesem Modul werden Sie in der Lage sein, die Daten, die in diese Modelle einfließen, zu untersuchen und zu erklären, wie wir mit den Informationen arbeiten, die aus der Praxis und dem Geschäft der Medizin stammen. Wir werden von der Erhöhung der Datenqualität dazu übergehen, uns auf das Auffinden und Korrigieren von Datenfehlern durch Validierung und Verifizierung zu konzentrieren. Sie werden auch in der Lage sein, verschiedene Möglichkeiten zu beschreiben, wie Daten überprüft werden, um Fehler zu beseitigen und die Datenqualität zu verbessern.
Das ist alles enthalten
5 Videos3 Lektüren1 Aufgabe1 peer review2 Diskussionsthemen
Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Gesundheitsinformatik interessieren
University of California, Davis
University of Houston
Universiteit Leiden
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 30. Okt. 2020
Course is good but at a very basic level. Little more technical depth around developing a healthcare data model would have been useful
Geprüft am 2. Feb. 2023
Excelent course about quality of data in heathcare.
Geprüft am 4. März 2019
Great examples and reinforces what the goals of each module are.
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