University of Colorado System
Spécialisation Science des données cliniques

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University of Colorado System

Spécialisation Science des données cliniques

Lancez votre carrière dans la science des données cliniques. Une introduction en six cours à l'utilisation des données cliniques pour améliorer les soins des patients de demain.

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

Instructeurs : Laura K. Wiley, PhD

10 497 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.4

(344 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 mois
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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4.4

(344 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 mois
à 10 heures par semaine
Planning flexible
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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Évaluation de la qualité des données
  • Catégorie : Phénotypage computationnel
  • Catégorie : Science de la mise en œuvre
  • Catégorie : La programmation en R
  • Catégorie : Exploration de textes cliniques

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais

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Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de University of Colorado System
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Spécialisation - 6 séries de cours

Introduction à la science des données cliniques

COURS 18 heures4.5 (405 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Décrivez comment chaque type de données cliniques est généré, en précisant qui crée les données, quand et pourquoi elles sont générées.

  • Écrire du code SQL pour combiner deux tables ou plus à l'aide de jointures de base de données.

  • Écrire du code R pour manipuler et ordonner des données, y compris : sélectionner des colonnes, filtrer des lignes et joindre des ensembles de données.

  • Écrivez du texte formaté en markdown et combinez-le avec du code R dans des documents RMarkdown.

Ce que vous apprendrez

Identifier les populations de patients

COURS 313 heures4.5 (39 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Créer un algorithme de phénotypage computationnel

  • Évaluer la performance des algorithmes dans le contexte de l'objectif analytique.

  • Créer des combinaisons d'au moins trois types de données en utilisant la logique booléenne

  • Expliquez l'impact des performances des différents types de données sur le phénotypage computationnel.

Traitement du langage naturel clinique

COURS 412 heures3.6 (22 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Reconnaître et distinguer les différences de complexité et de sophistication entre l'exploration de texte, le traitement de texte et le traitement du langage naturel.

  • Écrire des expressions régulières de base pour identifier des textes cliniques courants.

  • Évaluer et sélectionner les sections de notes qui peuvent être utilisées pour répondre à des questions analytiques.

  • Écrire un code R pour rechercher d'autres mots-clés et phrases dans les fenêtres de texte afin de répondre à des questions analytiques.

Ce que vous apprendrez

Science des données cliniques avancées

COURS 64 heures4.8 (23 évaluations)

Ce que vous apprendrez

Instructeurs

Laura K. Wiley, PhD
University of Colorado System
6 Cours29 253 apprenants
Michael G. Kahn, MD, PhD
University of Colorado System
2 Cours9 292 apprenants

Offert par

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Étudiant(e) depuis 2018
’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.
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’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
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’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.’
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