University of California, Davis
Datenmodelle für das Gesundheitswesen

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University of California, Davis

Datenmodelle für das Gesundheitswesen

Doug Berman

Dozent: Doug Berman

8.234 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.6

(52 Bewertungen)

Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Es dauert 11 Stunden
3 Wochen bei 3 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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4 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Gesundheitliche Informationskompetenz für Datenanalyse
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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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

Lehrkraftbewertungen
4.5 (5 Bewertungen)
Doug Berman
University of California, Davis
2 Kurse14.081 Lernende

von

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„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
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„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

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52 Bewertungen

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DR
4

Geprüft am 30. Okt. 2020

RT
5

Geprüft am 4. März 2019

DA
5

Geprüft am 2. Feb. 2023

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