Dieser Kurs zielt darauf ab, die Konzepte klinischer Datenmodelle und gängiger Datenmodelle zu vermitteln. Nach Abschluss dieses Kurses sind die Teilnehmer in der Lage, Datenmodelldesigns mithilfe von Entity-Relationship-Diagrammen (ERDs) zu interpretieren und zu bewerten, zwischen Datenmodellen zu unterscheiden und darzulegen, wie diese zur Unterstützung der klinischen Versorgung und der Datenwissenschaft eingesetzt werden, und SQL-Anweisungen in Google BigQuery zu erstellen, um das klinische Datenmodell MIMIC3 und das gemeinsame Datenmodell OMOP abzufragen.
Klinische Datenmodelle und Bewertungen der Datenqualität
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Klinische Datenmodelle und Bewertungen der Datenqualität
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Klinische Datenwissenschaft“
Dozenten: Laura K. Wiley, PhD
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67 Bewertungen
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
2 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: SQL
- Kategorie: Datenmodellierung
- Kategorie: Gesundheitsinformatik
- Kategorie: Datenbank-Design
- Kategorie: Daten-Mapping
- Kategorie: Datenumwandlung
- Kategorie: Verwaltung klinischer Daten
- Kategorie: Datenwörterbuch
- Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden
- Kategorie: Integration von Daten
- Kategorie: Qualität der Daten
- Kategorie: Integrität der Daten
- Kategorie: Validierung von Daten
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Relationale Datenbanken
- Kategorie: Abfragesprachen
Wichtige Details
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4 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
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MK
Geprüft am 4. Nov. 2019
What a great course!! Kudos to the professor for being so detail oriented!! I learned a great deal about the clinical data models from this course!!
Häufig gestellte Fragen
Weitere Fragen
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