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
In diesem Kurs gibt es 4 Module
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.
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
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10 Videos•Insgesamt 58 Minuten
Einführung in den Kurs•3 Minuten
Modul 1 Einführung•1 Minute
Was ist ein Datenmodell?•6 Minuten
Die gleiche Sprache sprechen und den Kontext erfassen•7 Minuten
Die Einzigartigkeit der im Gesundheitswesen verwendeten Datenmodelle•7 Minuten
Der Weg zur Wertschöpfung: Operative Systeme zu umsetzbaren Informationen, Teil 1•8 Minuten
Der Weg zur Wertschöpfung: Operative Systeme zu umsetzbaren Informationen, Teil 2•6 Minuten
Datenflüsse zwischen Systemen und das Verbinden von Systemen•8 Minuten
Was wir in Datenmodellen für das Gesundheitswesen messen, Teil 1•7 Minuten
Was wir in Datenmodellen für das Gesundheitswesen messen, Teil 2•6 Minuten
1 Lektüre•Insgesamt 10 Minuten
Eine Anmerkung der UC Davis•10 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 30 Minuten
Modul 1 Quiz•30 Minuten
3 Diskussionsthemen•Insgesamt 75 Minuten
Lernziele•10 Minuten
Metriken als wichtige Leistungsindikatoren•45 Minuten
Daten aus dem Gesundheitswesen mit einem anderen Bereich vergleichen und gegenüberstellen•20 Minuten
Datenmodelle und Anwendungsfälle, die sie unterstützen
Modul 2•2 Stunden abzuschließen
Moduldetails
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
Infos zu Modulinhalt anzeigen
6 Videos•Insgesamt 33 Minuten
Modul 2 Einführung•1 Minute
Auswählen eines Datenmodells•9 Minuten
Das Hierarchische Modell und unterstützte Anwendungsfälle•5 Minuten
Das relationale Schema und unterstützte Anwendungsfälle•6 Minuten
Das Star-Schema und unterstützte Anwendungsfälle•6 Minuten
Vergleich und Gegenüberstellung von Datenmodellen für das Gesundheitswesen•5 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 30 Minuten
Modul 2 Quiz•30 Minuten
2 Diskussionsthemen•Insgesamt 60 Minuten
Datenmodelle•30 Minuten
Wählen Sie ein zu lösendes Problem und ein entsprechendes Datenmodell•30 Minuten
Systemübergreifendes Arbeiten mit Daten
Modul 3•3 Stunden abzuschließen
Moduldetails
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
Infos zu Modulinhalt anzeigen
5 Videos•Insgesamt 41 Minuten
Modul 3 Einführung•1 Minute
Zweck, Anwendungsfälle und Messungen von Daten im Gesundheitswesen•8 Minuten
Normalisierung von Gesundheitsdaten•7 Minuten
Integration von Gesundheitsdaten aus verschiedenen Quellen und Systemen•10 Minuten
Gemeinsame Identifikatoren und der Master Patient Index (MPI)•14 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 30 Minuten
Modul 3 Quiz•30 Minuten
2 Diskussionsthemen•Insgesamt 90 Minuten
Normalisierung von Gesundheitsdaten Artikel: Lesen, prüfen, berichten•60 Minuten
Daten-Herausforderungen•30 Minuten
Verbesserung der Qualität von Gesundheitsdaten
Modul 4•4 Stunden abzuschließen
Moduldetails
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.
Die UC Davis, eine der besten Forschungsuniversitäten des Landes, ist weltweit führend in den Bereichen Landwirtschaft, Veterinärmedizin, Nachhaltigkeit, Umwelt- und Biowissenschaften und Technologie. Mit vier Colleges und sechs Fachhochschulen ist die UC Davis und ihre Studenten und Alumni für ihre akademische Exzellenz, ihren bedeutenden öffentlichen Dienst und ihren tiefgreifenden internationalen Einfluss bekannt.
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.“
Bewertungen von Lernenden
4.6
56 Bewertungen
5 stars
71,42 %
4 stars
19,64 %
3 stars
5,35 %
2 stars
3,57 %
1 star
0 %
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D
DR
4·
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
D
DP
4·
Geprüft am 9. Okt. 2020
i have came across various data releted concecrn of healthcare to provide n=better complience to patients.thanks a lot to university of california and coursera.
J
JA
5·
Geprüft am 28. Juni 2019
Healthcare Data Models is a great course that elaborately exposed various models relevant for healthcare data analysis.Doug did a very good job.
Wann werde ich Zugang zu den Vorlesungen und Aufgaben haben?
Um Zugang zu den Kursmaterialien und Aufgaben zu erhalten und um ein Zertifikat zu erwerben, müssen Sie die Zertifikatserfahrung erwerben, wenn Sie sich für einen Kurs anmelden. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen. Der Kurs kann stattdessen die Option "Vollständiger Kurs, kein Zertifikat" anbieten. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Bewertungen abgeben und eine Abschlussnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
Was bekomme ich, wenn ich mich für diese Specialization einschreibe?
Wenn Sie sich für den Kurs einschreiben, erhalten Sie Zugang zu allen Kursen der Spezialisierung, und Sie erhalten ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abgeschlossen haben. Ihr elektronisches Zertifikat wird Ihrer Seite "Leistungen" hinzugefügt - von dort aus können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen.
Ist finanzielle Hilfe verfügbar?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie die Einschreibegebühr nicht aufbringen können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm eine finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, finden Sie auf der Beschreibungsseite einen Link zur Beantragung.
Finanzielle Unterstützung verfügbar, weitere Informationen
¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.