University of Colorado System

Spezialisierung „Klinische Datenwissenschaft“

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University of Colorado System

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 502 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 months to complete
unter 10 Stunden pro Woche
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Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

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

Werkzeuge, die Sie lernen werden

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

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Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

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

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Qualität der Daten
Kategorie: Datenmodellierung
Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden
Kategorie: Relationale Datenbanken
Kategorie: Validierung von Daten
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Gesundheitsinformatik
Kategorie: Verwaltung klinischer Daten
Kategorie: Daten-Mapping
Kategorie: Datenbank-Design
Kategorie: Integration von Daten
Kategorie: Integrität der Daten
Kategorie: Datenwörterbuch
Kategorie: SQL
Kategorie: Abfragesprachen
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: Datenwissenschaft
Kategorie: Leistungsprüfung
Kategorie: Analytik
Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: Gesundheitsinformatik
Kategorie: Informatik
Kategorie: Verwaltung klinischer Daten
Kategorie: Klinische Informatik
Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
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: Gesundheitsinformatik
Kategorie: Klinische Informatik
Kategorie: grep
Kategorie: Google Cloud-Plattform
Kategorie: Unstrukturierte Daten
Kategorie: R (Software)

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

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

Fortgeschrittene klinische Datenwissenschaft

KURS 6, 4 Stunden

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

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

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Dozenten

Laura K. Wiley, PhD
University of Colorado System
6 Kurse37.124 Lernende
Michael G. Kahn, MD, PhD
University of Colorado System
2 Kurse10.958 Lernende

Partner in der Branche

Partner 1

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden aus Klinische Datenwissenschaft

Durchschnitt über alle 6 Kurse

  • 5 Sterne

    66,38 %

  • 4 Sterne

    21,63 %

  • 3 Sterne

    4,65 %

  • 2 Sterne

    3,32 %

  • 1 Stern

    3,99 %

FM
Kurs: Einführung in die klinische Datenwissenschaft

Geprüft am 11. Feb. 2019

MK
Kurs: Klinische Datenmodelle und Bewertungen der Datenqualität

Geprüft am 4. Nov. 2019

AB
Kurs: Identifizierung von Patientenpopulationen

Geprüft am 12. Mai 2019

Häufig gestellte Fragen