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Data Science für die klinische Berichterstattung nutzen

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Data Science für die klinische Berichterstattung nutzen

Dinakar Kulkarni
Kamila Duniec
Kamil Wais

Dozenten: Dinakar Kulkarni

1.968 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

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

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 11 Stunden
3 Wochen bei 3 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Github
  • Kategorie: Agile Software-Entwicklung
  • Kategorie: R-Programmierung

Wichtige Details

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7 Quizzes

Unterrichtet in Englisch

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In diesem Kurs gibt es 7 Module

In diesem Modul stellen wir Ihnen diesen Kurs vor. Wir geben einen Überblick über die klinische Berichterstattung im Allgemeinen, beschreiben, wie klinische Studien auf hohem Niveau funktionieren und stellen Ressourcen zur Verfügung, um mehr zu erfahren. Dann werden wir uns auf die Motivation des Kurses konzentrieren und die Vorteile der Anwendung von Data Science im Zusammenhang mit der klinischen Berichterstattung beschreiben

Das ist alles enthalten

4 Videos1 Lektüre1 Quiz

In diesem Modul untersuchen wir, wie Datenwissenschaftler ihre Arbeit vertrauensvoll mit den richtigen Personen teilen können. Wir werden uns wichtige Konzepte im Zusammenhang mit der gemeinsamen Nutzung von Daten und Ergebnissen, der Qualitätssicherung und den Einschränkungen des Datenzugriffs ansehen.

Das ist alles enthalten

23 Videos2 Lektüren1 Quiz

In diesem Modul untersuchen wir, wie Sie das Beste aus der Datenwissenschaft herausholen können, indem Sie die beste Denkweise entwickeln.

Das ist alles enthalten

9 Videos1 Lektüre2 Quizzes1 Diskussionsthema

In diesem Modul führen wir in die Idee der Versionskontrolle und insbesondere in git ein. Wir zeigen, wie Sie git effektiv nutzen können, um Ihren Code während der klinischen Berichterstattung zu verwalten, und wie es als Werkzeug für die Zusammenarbeit genutzt werden kann. Außerdem sehen wir uns an, wie man insbesondere ein R-Projekt reproduzierbar macht

Das ist alles enthalten

18 Videos1 Lektüre1 Quiz

In diesem Modul werden wir die Vorteile von InnerSourcing, OpenSourcing und der Entwicklung eigener R-Pakete diskutieren. Wir werden einige der wichtigsten Prinzipien und Werkzeuge für die Entwicklung von R-Paketen besprechen. Schließlich werden wir lernen, wie man einen CI/CD-Workflow für die Entwicklung von R-Paketen einrichtet.

Das ist alles enthalten

16 Videos3 Lektüren1 Quiz1 Unbewertetes Labor

In diesem Modul befassen wir uns mit den Werkzeugen und Ansätzen, die verwendet werden, um Risiken in einer Codebasis zu verstehen, die zur Ableitung von Datensätzen und Erkenntnissen verwendet wird. Am Ende dieses Moduls werden Sie praktische Erfahrungen mit der Anwendung dieser Prinzipien auf eine bestimmte Open-Source-Bibliothek sammeln.

Das ist alles enthalten

5 Videos1 Quiz1 peer review

In diesem letzten Modul werden wir den Kurs kurz Revue passieren lassen und Ihnen die nächsten Schritte auf Ihrer Lernreise vorschlagen

Das ist alles enthalten

1 Video

Dozenten

Dinakar Kulkarni
Genentech
1 Kurs1.968 Lernende
Kamila Duniec
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1 Kurs1.968 Lernende
Kamil Wais
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1 Kurs1.968 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.“
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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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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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