Ce cours vise à enseigner les concepts de modèles de données cliniques et de modèles de données communs. À l'issue de ce cours, les apprenants seront en mesure d'interpréter et d'évaluer les modèles de données à l'aide de diagrammes entité-relation (ERD), de différencier les modèles de données et d'expliquer comment chacun d'entre eux est utilisé pour soutenir les soins cliniques et la science des données, et de créer des instructions SQL dans Google BigQuery pour interroger le modèle de données cliniques MIMIC3 et le modèle de données commun OMOP.
Modèles de données cliniques et évaluations de la qualité des données
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Modèles de données cliniques et évaluations de la qualité des données
Ce cours fait partie de Spécialisation Science des données cliniques
Instructeurs : Laura K. Wiley, PhD
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Inclus avec 
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4.2
(63 avis)
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
17 heures pour terminer
3 semaines à 5 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
4 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 5 modules dans ce cours
Cette semaine décrit les modèles de données cliniques et explique la nécessité et l'utilisation de modèles de données communs dans les réseaux de données nationaux et internationaux. Nous aborderons également les caractéristiques des diagrammes entité-relation (ERD) pour décrire les principales caractéristiques techniques des modèles de données.
Inclus
9 vidéos5 lectures1 devoir
Nous approfondissons les caractéristiques techniques des modèles de données cliniques en utilisant MIMIC3 comme exemple et nous recherchons des modèles de données communs en utilisant OMOP comme exemple.
Inclus
6 vidéos1 lecture1 devoir
Ce module enseigne aux apprenants les processus et les défis liés à l'extraction, la transformation et le chargement des données (ETL) avec des exemples concrets de cartographie des données et de la terminologie.
Inclus
6 vidéos1 lecture1 devoir
Nous explorons les dimensions de la qualité des données en examinant ses défis, les mesures de la qualité des données utilisées pour la mesurer et les règles de qualité des données pour évaluer l'acceptabilité de leur utilisation.
Inclus
5 vidéos1 lecture1 devoir
Dans ce module, vous rassemblez tout ce que vous avez appris pour réaliser un exercice pratique dans le monde réel en utilisant des méthodes ETL pour convertir les données MIMIC3 dans le modèle de données commun OMOP.
Inclus
6 vidéos1 lecture1 évaluation par les pairs
Instructeurs
Évaluations de l’enseignant
4.2 (9 évaluations)Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Analyse des Données
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Northeastern University
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Felipe M.
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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
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