Interessieren Sie sich für die Nutzung von Daten, die von Ärzten, Krankenschwestern und dem Gesundheitssystem erzeugt werden, um die Versorgung zukünftiger Patienten zu verbessern? Wenn ja, dann könnten Sie ein zukünftiger klinischer Datenwissenschaftler sein! Diese Spezialisierung bietet den Lernenden praktische Erfahrung in der Verwendung von elektronischen Gesundheitsakten und Informatik-Tools, um klinische Datenwissenschaft zu betreiben. Diese Serie von sechs Kursen soll die bereits vorhandenen Kenntnisse in Statistik und Programmierung ergänzen und Beispiele für spezifische Herausforderungen, Werkzeuge und geeignete Interpretationen klinischer Daten liefern. Nach Abschluss dieser Specializations werden Sie wissen, wie man 1) Datentypen und -strukturen elektronischer Krankenakten zu verstehen, 2) grundlegende Informatikmethoden auf klinische Daten anzuwenden, 3) angewandte Analysen angemessen klinisch und wissenschaftlich zu interpretieren und 4) Hindernisse bei der Implementierung von Informatikwerkzeugen in komplexen klinischen Umgebungen zu erkennen. Sie werden Ihre Beherrschung dieser Fähigkeiten durch die Durchführung praktischer Anwendungsprojekte mit echten klinischen Daten unter Beweis stellen. Diese Specialization wird durch unsere Industriepartnerschaft mit Google Cloud unterstützt. Dank dieser Unterstützung haben alle Kursteilnehmer kostenlosen Zugang zu einer vollständig gehosteten Online-Rechenumgebung für Datenwissenschaften! Bitte beachten Sie, dass Sie Zugang zu einem Google-Konto (z.B. gmail) haben müssen, um auf die klinischen Daten und die Berechnungsumgebung zugreifen zu können.
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Spezialisierung für 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.
Dozenten: Laura K. Wiley, PhD
12.284 bereits angemeldet
Bei 
enthalten
(360 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
(360 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Bioinformatics
- Risk Modeling
- Extract, Transform, Load
- Medical Privacy
- Clinical Data Management
- Data Manipulation
- Health Insurance Portability And Accountability Act (HIPAA) Compliance
- Predictive Modeling
- Clinical Informatics
- Data Modeling
- Data Ethics
- Text Mining
- Intensive Care Unit
- Natural Language Processing
- Data Quality
- Database Design
- Tidyverse (R Package)
- Google Cloud Platform
- Informatics
Werkzeuge, die Sie lernen werden
Was ist inbegriffen?
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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
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
Was Sie lernen werden
Kompetenzen, die Sie erwerben
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
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
Was Sie lernen werden
Kompetenzen, die Sie erwerben
Was Sie lernen werden
Kompetenzen, die Sie erwerben
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
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Dozenten
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Häufig gestellte Fragen
Leider können wir derzeit nur Studenten, die Zugang zu Google-Diensten haben (d.h. ein Google Mail-Konto), die Spezialisierung ermöglichen. Der Grund dafür ist, dass wir den Studenten Zugang zu echten klinischen Daten geben und unsere Datenschutzbestimmungen nur die gemeinsame Nutzung von Daten über die Google BigQuery-Umgebung erlauben.
Die Spezialisierung wird ungefähr 6 Monate dauern. Die Studenten können die Spezialisierung jedoch in ihrem eigenen Tempo absolvieren.
Eine gewisse Erfahrung oder Kenntnis der Programmierung und statistischer Konzepte ist hilfreich. Der Kurs 1 - Einführung in die klinische Datenwissenschaft - vermittelt jedoch genügend Kenntnisse in SQL und R, um die Spezialisierung abzuschließen.
Weitere Fragen
Finanzielle Unterstützung verfügbar,