University of Colorado System
Spezialisierung für Klinische Datenwissenschaft

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University of Colorado System

Spezialisierung für Klinische Datenwissenschaft

Starten Sie Ihre Karriere in Clinical Data Science. Eine Einführung in sechs Kursen zur Nutzung klinischer Daten, um die Versorgung der Patienten von morgen zu verbessern.

Laura K. Wiley, PhD
Michael G. Kahn, MD, PhD

Dozenten: Laura K. Wiley, PhD

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4.4

(365 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 months to complete
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Text Mining
  • Kategorie: Datenethik
  • Kategorie: Informatik
  • Kategorie: Bioinformatik
  • Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
  • Kategorie: Datenmodellierung
  • Kategorie: Datenbank-Design
  • Kategorie: Verwaltung klinischer Daten
  • Kategorie: R-Programmierung
  • Kategorie: Datenqualität
  • Kategorie: Prädiktive Modellierung
  • Kategorie: Medizinischer Datenschutz
  • Kategorie: Tidyverse (R-Paket)
  • Kategorie: Intensivpflegestation
  • Kategorie: Google Cloud-Platform
  • Kategorie: Klinische Forschung
  • Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden
  • Kategorie: Datenmanipulation
  • Kategorie: Klinische Informatik
  • Kategorie: Einhaltung des Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA)

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Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von University of Colorado System.

Spezialisierung - 6 Kursreihen

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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Verwaltung klinischer Daten
Kategorie: SQL
Kategorie: Datenethik
Kategorie: Tidyverse (R-Paket)
Kategorie: Einhaltung des Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA)
Kategorie: Medizinischer Datenschutz
Kategorie: R-Programmierung
Kategorie: Gesundheitsinformatik
Kategorie: Google Cloud-Platform
Kategorie: Elektronische Krankenakte
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Datenzugriff

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Datenqualität
Kategorie: Datenmodellierung
Kategorie: Verwaltung klinischer Daten
Kategorie: Datenbank-Design
Kategorie: Relationale Datenbanken
Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden
Kategorie: Data-Warehousing
Kategorie: Gesundheitsinformatik
Kategorie: SQL
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Daten-Integration

Was Sie lernen werden

  • Erstellen Sie einen Algorithmus zur rechnerischen Phänotypisierung

  • Bewerten Sie die Leistung des Algorithmus im Kontext des analytischen Ziels.

  • Kombinationen von mindestens drei Datentypen mit boolescher Logik erstellen

  • Erklären Sie die Auswirkungen der Leistung einzelner Datentypen auf die computergestützte Phänotypisierung.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Verwaltung klinischer Daten
Kategorie: Datenüberprüfung
Kategorie: Bewertung der Patienten
Kategorie: Analytics
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Modell Bewertung
Kategorie: Klinische Informatik
Kategorie: Bioinformatik
Kategorie: Informatik
Kategorie: Leistungstests
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
Kategorie: Gesundheitsinformatik

Was Sie lernen werden

  • Erkennen und unterscheiden Sie den Unterschied in der Komplexität und Ausgereiftheit von Text Mining, Textverarbeitung und Verarbeitung natürlicher Sprache.

  • Schreiben Sie einfache reguläre Ausdrücke, um üblichen klinischen Text zu identifizieren.

  • Bewerten und wählen Sie Notizabschnitte aus, die zur Beantwortung analytischer Fragen verwendet werden können.

  • Schreiben Sie R-Code, um Textfenster nach anderen Schlüsselwörtern und Phrasen zu durchsuchen, um analytische Fragen zu beantworten.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
Kategorie: Text Mining
Kategorie: R-Programmierung
Kategorie: Klinische Dokumentation
Kategorie: Gesundheitsinformatik
Kategorie: Verwaltung klinischer Daten
Kategorie: Google Cloud-Platform
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Unstrukturierte Daten
Kategorie: Klinische Informatik

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Qualitative Forschung
Kategorie: Entscheidungsunterstützende Systeme
Kategorie: Verwaltung klinischer Daten
Kategorie: Gesundheitsinformatik
Kategorie: Modell-Bereitstellung
Kategorie: Intensivpflegestation
Kategorie: Bewertung der Patienten
Kategorie: Risikomodellierung
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Modell Bewertung
Kategorie: Klinische Praktiken
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Verwaltung klinischer Daten
Kategorie: Analytische Fähigkeiten
Kategorie: Zeitreihenanalyse und Vorhersage
Kategorie: Datenqualität
Kategorie: Gesundheitsinformatik
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Klinische Forschung
Kategorie: Statistische Berichterstattung
Kategorie: Daten bereinigen
Kategorie: Datenmodellierung

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Dozenten

Laura K. Wiley, PhD
University of Colorado System
6 Kurse34.323 Lernende
Michael G. Kahn, MD, PhD
University of Colorado System
2 Kurse10.347 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.“
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.
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Häufig gestellte Fragen