University of Colorado System

Spezialisierung „Klinische Datenwissenschaft“

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University of Colorado System

Spezialisierung „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

14.114 bereits angemeldet

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aus 492 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

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

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: grep
  • Kategorie: R Programmierung
  • Kategorie: R (Software)

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Unterrichtet in Englisch
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  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
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  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von University of Colorado System.

Spezialisierung - 6 Kursreihen

Einführung in die klinische Datenwissenschaft

Einführung in die klinische Datenwissenschaft

KURS 1, 8 Stunden

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: Einhaltung des Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA)
Kategorie: Tidyverse (R-Paket)
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: SQL
Kategorie: Verwaltung klinischer Daten
Kategorie: Medizinischer Datenschutz
Kategorie: R Programmierung
Kategorie: Abfragesprachen
Kategorie: Datenzugang
Kategorie: Daten-Ethik
Kategorie: Elektronische Krankenakte
Kategorie: Gesundheitsinformatik
Kategorie: Datenwissenschaft
Kategorie: Google Cloud-Plattform
Kategorie: R (Software)
Kategorie: Datenwrangling

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Qualität der Daten
Kategorie: Datenmodellierung
Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden
Kategorie: Relationale Datenbanken
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Validierung von Daten
Kategorie: Integration von Daten
Kategorie: Daten-Mapping
Kategorie: Gesundheitsinformatik
Kategorie: SQL
Kategorie: Verwaltung klinischer Daten
Kategorie: Datenwörterbuch
Kategorie: Abfragesprachen
Kategorie: Integrität der Daten
Kategorie: Datenbank-Design
Identifizierung von Patientenpopulationen

Identifizierung von Patientenpopulationen

KURS 3, 13 Stunden

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: Validierung von Daten
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
Kategorie: Datenwissenschaft
Kategorie: Verwaltung klinischer Daten
Kategorie: Leistungsprüfung
Kategorie: Informatik
Kategorie: Gesundheitsinformatik
Kategorie: Klinische Informatik
Kategorie: Analytik
Kategorie: Bewertung des Modells
Klinische natürliche Sprachverarbeitung

Klinische natürliche Sprachverarbeitung

KURS 4, 13 Stunden

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: Datenverarbeitung
Kategorie: R Programmierung
Kategorie: Unstrukturierte Daten
Kategorie: Gesundheitsinformatik
Kategorie: R (Software)
Kategorie: Klinische Dokumentation
Kategorie: Google Cloud-Plattform
Kategorie: Klinische Informatik
Kategorie: grep
Kategorie: Verwaltung klinischer Daten

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Entscheidungsunterstützende Systeme
Kategorie: Qualitative Forschung
Kategorie: Modell-Einsatz
Kategorie: Klinische Praktiken
Kategorie: Verwaltung klinischer Daten
Kategorie: Intensivpflegestation
Kategorie: Modell Ausbildung
Kategorie: Prädiktive Analytik
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: Klinische Informatik
Kategorie: Klinische Forschung
Kategorie: Intensivmedizin
Kategorie: Gesundheitsinformatik
Kategorie: Risikomodellierung
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Datenerhebung
Fortgeschrittene klinische Datenwissenschaft

Fortgeschrittene klinische Datenwissenschaft

KURS 6, 4 Stunden

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Verwaltung klinischer Daten
Kategorie: Zeitreihenanalyse und Vorhersage
Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
Kategorie: Elektronische Krankenakte
Kategorie: Bereinigung von Daten
Kategorie: Datenmodellierung
Kategorie: Klinische Forschung
Kategorie: Datenwissenschaft
Kategorie: Qualität der Daten
Kategorie: Analytische Fähigkeiten
Kategorie: Statistische Berichterstattung
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Gesundheitsinformatik

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Dozenten

Laura K. Wiley, PhD
University of Colorado System
6 Kurse36.069 Lernende
Michael G. Kahn, MD, PhD
University of Colorado System
2 Kurse10.694 Lernende

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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.

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„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.“

Häufig gestellte Fragen