University of Colorado System

Spezialisierung „Klinische Datenwissenschaft“

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Spezialisierung „Klinische Datenwissenschaft“

Starten Sie Ihre Karriere in Clinical Data Science.

Eine Einführung in sechs Kursen zur Nutzung klinischer Daten, um die Versorgung der Patienten von morgen zu verbessern.

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

Dozenten: Laura K. Wiley, PhD

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aus 491 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 months to complete
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Verwaltung klinischer Daten
  • Kategorie: Klinische Informatik
  • Kategorie: Klinische Forschung
  • Kategorie: Ethik in der klinischen Forschung
  • Kategorie: Datenmanipulation
  • Kategorie: Daten-Mapping
  • Kategorie: Datenmodellierung
  • Kategorie: Qualität der Daten
  • Kategorie: Datenbank-Design
  • Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden
  • Kategorie: Einhaltung des Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA)
  • Kategorie: Informatik
  • Kategorie: Medizinischer Datenschutz
  • Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
  • Kategorie: Prädiktive Modellierung
  • Kategorie: Text Mining
  • Kategorie: Tidyverse (R-Paket)

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: grep
  • Kategorie: R Programmierung
  • Kategorie: R (Software)

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Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von University of Colorado System.

Spezialisierung - 6 Kursreihen

Einführung in die klinische Datenwissenschaft

Einführung in die klinische Datenwissenschaft

KURS 1, 8 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Beschreiben Sie, wie die einzelnen Arten von klinischen Daten generiert werden, insbesondere, wer die Daten erstellt, wann und warum die Daten generiert werden.

  • Schreiben Sie SQL-Code, um zwei oder mehr Tabellen mithilfe von Datenbank-Joins zu kombinieren.

  • Schreiben Sie R-Code, um Daten zu manipulieren und aufzuräumen, einschließlich: Auswählen von Spalten, Filtern von Zeilen und Verbinden von Datensätzen.

  • Schreiben Sie markdown-formatierten Text und kombinieren Sie ihn mit R-Code in RMarkdown-Dokumenten.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Tidyverse (R-Paket)
Kategorie: SQL
Kategorie: Verwaltung klinischer Daten
Kategorie: Einhaltung des Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA)
Kategorie: Daten-Ethik
Kategorie: R Programmierung
Kategorie: Google Cloud-Plattform
Kategorie: Ethik in der klinischen Forschung
Kategorie: Statistische Programmierung
Kategorie: R (Software)
Kategorie: Datenwrangling
Kategorie: Datenzugang
Kategorie: Abfragesprachen
Kategorie: Datenwissenschaft
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Medizinischer Datenschutz

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Qualität der Daten
Kategorie: Datenmodellierung
Kategorie: Verwaltung klinischer Daten
Kategorie: Relationale Datenbanken
Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden
Kategorie: Datenbank-Design
Kategorie: Klinische Forschung
Kategorie: Abfragesprachen
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Datenwörterbuch
Kategorie: Integration von Daten
Kategorie: Validierung von Daten
Kategorie: Gesundheitsinformatik
Kategorie: SQL
Kategorie: Gemeinsame Nutzung von Daten
Kategorie: Daten-Mapping
Identifizierung von Patientenpopulationen

Identifizierung von Patientenpopulationen

KURS 3, 13 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Erstellen Sie einen Algorithmus zur rechnerischen Phänotypisierung

  • Bewerten Sie die Leistung des Algorithmus im Kontext des analytischen Ziels.

  • Kombinationen von mindestens drei Datentypen mit boolescher Logik erstellen

  • Erklären Sie die Auswirkungen der Leistung einzelner Datentypen auf die computergestützte Phänotypisierung.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Validierung von Daten
Kategorie: Gesundheitsinformatik
Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
Kategorie: Leistungsprüfung
Kategorie: Datenwissenschaft
Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: Analytik
Kategorie: Verwaltung klinischer Daten
Kategorie: Klinische Informatik
Kategorie: Informatik
Klinische natürliche Sprachverarbeitung

Klinische natürliche Sprachverarbeitung

KURS 4, 13 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Erkennen und unterscheiden Sie den Unterschied in der Komplexität und Ausgereiftheit von Text Mining, Textverarbeitung und Verarbeitung natürlicher Sprache.

  • Schreiben Sie einfache reguläre Ausdrücke, um üblichen klinischen Text zu identifizieren.

  • Bewerten und wählen Sie Notizabschnitte aus, die zur Beantwortung analytischer Fragen verwendet werden können.

  • Schreiben Sie R-Code, um Textfenster nach anderen Schlüsselwörtern und Phrasen zu durchsuchen, um analytische Fragen zu beantworten.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
Kategorie: Text Mining
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Klinische Dokumentation
Kategorie: R Programmierung
Kategorie: Verwaltung klinischer Daten
Kategorie: R (Software)
Kategorie: Unstrukturierte Daten
Kategorie: Google Cloud-Plattform
Kategorie: grep
Kategorie: Gesundheitsinformatik
Kategorie: Klinische Informatik

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Entscheidungsunterstützende Systeme
Kategorie: Qualitative Forschung
Kategorie: Modell-Einsatz
Kategorie: Modell Ausbildung
Kategorie: Verwaltung klinischer Daten
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Klinische Forschung
Kategorie: Intensivmedizin
Kategorie: Gesundheitsinformatik
Kategorie: Klinische Informatik
Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Prädiktive Analytik
Kategorie: Risikomodellierung
Kategorie: Intensivpflegestation
Kategorie: Klinische Praktiken
Kategorie: Datenerhebung
Fortgeschrittene klinische Datenwissenschaft

Fortgeschrittene klinische Datenwissenschaft

KURS 6, 4 Stunden

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Verwaltung klinischer Daten
Kategorie: Datenmodellierung
Kategorie: Datenwissenschaft
Kategorie: Analytische Fähigkeiten
Kategorie: Bereinigung von Daten
Kategorie: Qualität der Daten
Kategorie: Klinische Forschung
Kategorie: Statistische Berichterstattung
Kategorie: Gesundheitsinformatik
Kategorie: Elektronische Krankenakte
Kategorie: Zeitreihenanalyse und Vorhersage
Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
Kategorie: Datenanalyse

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Dozenten

Laura K. Wiley, PhD
University of Colorado System
6 Kurse35.834 Lernende
Michael G. Kahn, MD, PhD
University of Colorado System
2 Kurse10.639 Lernende

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