University of Colorado System

Spécialisation "Science des données cliniques"

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University of Colorado System

Spécialisation "Science des données cliniques"

Lancez votre carrière dans la science des données cliniques.

Une introduction en six cours à l'utilisation des données cliniques pour améliorer les soins des patients de demain.

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

Instructeurs : Laura K. Wiley, PhD

14 822 déjà inscrits

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niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

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Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Traitement du langage naturel
  • Catégorie : Modélisation des données
  • Catégorie : Conformité à la loi sur la portabilité et la responsabilité en matière d'assurance maladie (HIPAA)
  • Catégorie : Informatique clinique
  • Catégorie : Qualité des données
  • Catégorie : Protection de la vie privée dans le domaine médical
  • Catégorie : Recherche clinique
  • Catégorie : Tidyverse (paquet R)
  • Catégorie : Informatique
  • Catégorie : Modélisation prédictive
  • Catégorie : Manipulation de données
  • Catégorie : Exploration de texte
  • Catégorie : Gestion des données cliniques
  • Catégorie : Conception de la base de données
  • Catégorie : Extraire, transformer, charger
  • Catégorie : Éthique de la recherche clinique
  • Catégorie : Cartographie des données

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : R (logiciel)
  • Catégorie : grep
  • Catégorie : R Programmation

Détails à connaître

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Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de University of Colorado System

Spécialisation - série de 6 cours

Introduction à la science des données cliniques

Introduction à la science des données cliniques

COURS 1, 8 heures

Ce que vous apprendrez

  • Décrivez comment chaque type de données cliniques est généré, en précisant qui crée les données, quand et pourquoi elles sont générées.

  • Écrire du code SQL pour combiner deux tables ou plus à l'aide de jointures de base de données.

  • Écrire du code R pour manipuler et ordonner des données, y compris : sélectionner des colonnes, filtrer des lignes et joindre des ensembles de données.

  • Écrivez du texte formaté en markdown et combinez-le avec du code R dans des documents RMarkdown.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Gestion des données cliniques
Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : Tidyverse (paquet R)
Catégorie : Conformité à la loi sur la portabilité et la responsabilité en matière d'assurance maladie (HIPAA)
Catégorie : SQL
Catégorie : Langages de requête
Catégorie : Dossier médical électronique
Catégorie : Protection de la vie privée dans le domaine médical
Catégorie : Éthique des données
Catégorie : R (logiciel)
Catégorie : Accès aux données
Catégorie : Traitement des données
Catégorie : Informatique de santé
Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Traitement des données
Catégorie : R Programmation
Catégorie : Programmation statistique
Catégorie : Éthique de la recherche clinique
Catégorie : Science des données

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Qualité des données
Catégorie : Modélisation des données
Catégorie : Bases de données relationnelles
Catégorie : Extraire, transformer, charger
Catégorie : Langages de requête
Catégorie : SQL
Catégorie : Intégrité des données
Catégorie : Validation des données
Catégorie : Dictionnaire de données
Catégorie : Intégration des données
Catégorie : Transformation des données
Catégorie : Gestion des données cliniques
Catégorie : Cartographie des données
Catégorie : Informatique de santé
Catégorie : Conception de la base de données
Identifier les populations de patients

Identifier les populations de patients

COURS 3, 13 heures

Ce que vous apprendrez

  • Créer un algorithme de phénotypage computationnel

  • Évaluer la performance des algorithmes dans le contexte de l'objectif analytique.

  • Créer des combinaisons d'au moins trois types de données en utilisant la logique booléenne

  • Expliquez l'impact des performances des différents types de données sur le phénotypage computationnel.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Validation des données
Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : Informatique clinique
Catégorie : Algorithmes de classification
Catégorie : Science des données
Catégorie : Analyse
Catégorie : Tests de performance
Catégorie : Informatique de santé
Catégorie : Gestion des données cliniques
Catégorie : Évaluation du modèle
Catégorie : Informatique
Traitement du langage naturel clinique

Traitement du langage naturel clinique

COURS 4, 13 heures

Ce que vous apprendrez

  • Reconnaître et distinguer les différences de complexité et de sophistication entre l'exploration de texte, le traitement de texte et le traitement du langage naturel.

  • Écrire des expressions régulières de base pour identifier des textes cliniques courants.

  • Évaluer et sélectionner les sections de notes qui peuvent être utilisées pour répondre à des questions analytiques.

  • Écrire un code R pour rechercher d'autres mots-clés et phrases dans les fenêtres de texte afin de répondre à des questions analytiques.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Traitement du langage naturel
Catégorie : Exploration de texte
Catégorie : R Programmation
Catégorie : Traitement des données
Catégorie : Documentation clinique
Catégorie : Informatique clinique
Catégorie : Gestion des données cliniques
Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : grep
Catégorie : Données non structurées
Catégorie : R (logiciel)
Catégorie : Informatique de santé

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Modélisation prédictive
Catégorie : Recherche qualitative
Catégorie : Systèmes d'aide à la décision
Catégorie : Pratiques cliniques
Catégorie : Analyse prédictive
Catégorie : Informatique de santé
Catégorie : Modélisation des risques
Catégorie : Déploiement du modèle
Catégorie : Informatique clinique
Catégorie : Médecine intensive
Catégorie : Dossier médical électronique
Catégorie : Évaluation du modèle
Catégorie : Analyse des données
Catégorie : Unité de soins intensifs
Catégorie : Modèle de formation
Catégorie : Gestion des données cliniques
Catégorie : Collecte de données
Science des données cliniques avancées

Science des données cliniques avancées

COURS 6, 4 heures

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Gestion des données cliniques
Catégorie : Analyse des séries temporelles et prévisions
Catégorie : Rapports statistiques
Catégorie : Nettoyage des données
Catégorie : Dossier médical électronique
Catégorie : Informatique de santé
Catégorie : Prétraitement des données
Catégorie : Science des données
Catégorie : Qualité des données
Catégorie : Analyse des données
Catégorie : Modélisation des données
Catégorie : Recherche clinique
Catégorie : Compétences analytiques

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Instructeurs

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