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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Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

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

Werkzeuge, die Sie lernen werden

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

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

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

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

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Entscheidungsunterstützende Systeme
Kategorie: Qualitative Forschung
Kategorie: Risikomodellierung
Kategorie: Modell-Einsatz
Kategorie: Klinische Informatik
Kategorie: Intensivmedizin
Kategorie: Klinische Praktiken
Kategorie: Prädiktive Analytik
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Gesundheitsinformatik
Kategorie: Intensivpflegestation
Kategorie: Modell Ausbildung
Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: Elektronische Krankenakte
Kategorie: Verwaltung klinischer Daten
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: Zeitreihenanalyse und Vorhersage
Kategorie: Gesundheitsinformatik
Kategorie: Elektronische Krankenakte
Kategorie: Bereinigung von Daten
Kategorie: Qualität der Daten
Kategorie: Klinische Forschung
Kategorie: Datenmodellierung
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
Kategorie: Datenwissenschaft
Kategorie: Analytische Fähigkeiten
Kategorie: Statistische Berichterstattung

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Dozenten

Laura K. Wiley, PhD
University of Colorado System
6 Kurse36.847 Lernende
Michael G. Kahn, MD, PhD
University of Colorado System
2 Kurse10.898 Lernende

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Felipe M.

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

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Chaitanya A.

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