Dieser Kurs bereitet Sie darauf vor, alle Teile der Clinical Data Science Specialization zu absolvieren. In diesem Kurs lernen Sie, wie klinische Daten erzeugt werden, das Format dieser Daten und die ethischen und rechtlichen Einschränkungen für diese Daten. Sie werden auch genügend SQL- und R-Programmierkenntnisse erlernen, um die gesamte Specialization abzuschließen - auch wenn Sie Programmieranfänger sind. Während der Teilnahme an diesem Kurs haben Sie Zugang zu einem echten klinischen Datensatz und einer kostenlosen Online-Rechenumgebung für Data Science, die von unserem Industriepartner Google Cloud gehostet wird.
Einführung in die klinische Datenwissenschaft
Einführung in die klinische Datenwissenschaft
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Klinische Datenwissenschaft
Dozent: Laura K. Wiley, PhD
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Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.5
(406 Bewertungen)
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Flexibler Zeitplan
Ca. 8 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
89%
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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.
Wichtige Details
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8 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Klinische Datenwissenschaft
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Erfahren Sie, worum es bei der klinischen Datenwissenschaft geht, und erhalten Sie Zugang zur kostenlosen Technologieumgebung, die von Google Cloud gehostet wird!
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Dozent
Lehrkraftbewertungen
4.6 (104 Bewertungen)
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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.“
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„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
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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.“
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KC
5
Geprüft am 9. Juli 2019
I encourage people to take this course.
MK
4
Geprüft am 12. Dez. 2020
A good overview of Clinical Data Science. The reading material covering SQL and R coding was cumbersome, difficult to follow, and did not contain any lectures.
ET
5
Geprüft am 14. Okt. 2019
One great course I will recommend to people. Had the chance to learn so much, especially about the MIMIC III dataset as I am using it for a project in AI. Thank you for this course.
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Häufig gestellte Fragen
Leider können wir derzeit nur Studenten, die Zugang zu Google-Diensten haben (z.B. ein Google Mail-Konto), die Spezialisierung ermöglichen. Der Grund dafür ist, dass wir den Studenten Zugang zu echten klinischen Daten geben und unsere Datenschutzbestimmungen nur die gemeinsame Nutzung von Daten über die Google BigQuery-Umgebung erlauben.
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Einschreibung ab. Wenn Sie einen Kurs im Prüfungsmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erwerben, müssen Sie die Zertifikatserfahrung während oder nach Ihrer Prüfung erwerben. Wenn Sie die Prüfungsoption nicht sehen:
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