Ce cours vise à démontrer comment les principes et les méthodes de la science des données peuvent être appliqués dans les rapports cliniques. A la fin du cours, les apprenants comprendront quelles sont les exigences en matière de rapports sur les essais cliniques, et comment elles ont un impact sur la façon dont la science des données est utilisée. L'apprenant verra comment il peut travailler de manière efficace et efficiente tout en s'assurant qu'il respecte les normes requises.
La science des données au service des rapports cliniques
Instructeurs : Dinakar Kulkarni
2 016 déjà inscrits
Inclus avec
Expérience recommandée
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Github
- Catégorie : Développement de logiciels Agile
- Catégorie : La programmation en R
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1 quiz, 6 devoirs
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Il y a 7 modules dans ce cours
Dans ce module, nous introduirons ce cours. Nous présenterons le contexte des rapports cliniques en général, en décrivant le fonctionnement des essais cliniques à un niveau élevé, et nous fournirons des ressources pour en savoir plus. Nous nous concentrerons ensuite sur la motivation du cours, en décrivant les avantages de l'application de la science des données dans le contexte des rapports cliniques
Inclus
4 vidéos1 lecture1 devoir
Dans ce module, nous examinerons comment les scientifiques des données peuvent partager leur travail en toute confiance avec les bonnes personnes. Nous examinerons les concepts importants liés au partage des données et des résultats, à l'assurance qualité et aux restrictions d'accès aux données.
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23 vidéos2 lectures1 devoir
Dans ce module, nous explorons comment tirer le meilleur parti de la science des données en développant le meilleur état d'esprit.
Inclus
9 vidéos1 lecture1 quiz1 devoir1 sujet de discussion
Dans ce module, nous introduisons l'idée du contrôle de version, et de git en particulier. Nous montrons comment vous pouvez utiliser git de manière efficace pour gérer votre code pendant les rapports cliniques, et comment il peut être utilisé comme outil de collaboration. Nous examinons également la possibilité de rendre reproductible un projet R en particulier
Inclus
18 vidéos1 lecture1 devoir
Dans ce module, nous discuterons des avantages de l'InnerSourcing, de l'OpenSourcing et du développement de nos propres paquets R. Nous passerons en revue certains principes et outils de base du développement de paquets R. Nous passerons en revue quelques-uns des principes et des outils de base du développement de paquets R. Enfin, nous apprendrons à mettre en place un flux de travail CI/CD pour le développement de paquets R.
Inclus
16 vidéos3 lectures1 devoir1 laboratoire non noté
Dans ce module, nous passerons en revue les outils et les approches utilisés pour comprendre les risques dans une base de code utilisée pour dériver des ensembles de données et des informations. A la fin de ce module, vous aurez une expérience pratique de l'application de ces principes à une bibliothèque open source spécifique.
Inclus
5 vidéos1 devoir1 évaluation par les pairs
Dans ce dernier module, nous passerons brièvement en revue le cours et suggérerons les prochaines étapes de votre parcours d'apprentissage
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Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Analyse des Données
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Johns Hopkins University
Wesleyan University
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