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

14.114 bereits angemeldet

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aus 492 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: Datenmanipulation
  • Kategorie: Daten-Mapping
  • Kategorie: Datenmodellierung
  • Kategorie: Qualität der Daten
  • Kategorie: Datenbank-Design
  • Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden
  • Kategorie: Google Cloud-Plattform
  • 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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  • 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: Verwaltung klinischer Daten
Kategorie: Einhaltung des Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA)
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Tidyverse (R-Paket)
Kategorie: SQL
Kategorie: R Programmierung
Kategorie: Gesundheitsinformatik
Kategorie: Abfragesprachen
Kategorie: Datenwrangling
Kategorie: Medizinischer Datenschutz
Kategorie: R (Software)
Kategorie: Datenwissenschaft
Kategorie: Datenzugang
Kategorie: Google Cloud-Plattform
Kategorie: Daten-Ethik
Kategorie: Elektronische Krankenakte

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

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

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

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

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Dozenten

Laura K. Wiley, PhD
University of Colorado System
6 Kurse36.069 Lernende
Michael G. Kahn, MD, PhD
University of Colorado System
2 Kurse10.694 Lernende

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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.“

Häufig gestellte Fragen