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
Klinische Datenmodelle und Bewertungen der Datenqualität
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Klinische Datenwissenschaft“
Dozenten: Laura K. Wiley, PhD
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Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
2 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Datenwörterbuch
- Kategorie: SQL
- Kategorie: Datenmodellierung
- Kategorie: Integration von Daten
- Kategorie: Gesundheitsinformatik
- Kategorie: Validierung von Daten
- Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden
- Kategorie: Datenumwandlung
- Kategorie: Integrität der Daten
- Kategorie: Datenbank-Design
- Kategorie: Verwaltung klinischer Daten
- Kategorie: Qualität der Daten
- Kategorie: Daten-Mapping
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Abfragesprachen
- Kategorie: Relationale Datenbanken
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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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