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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Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
4.4

(353 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 months to complete
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Mittel

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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Intensivpflegestation
  • Kategorie: Datenethik
  • Kategorie: Gesundheitsinformatik
  • Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
  • Kategorie: Tidyverse (R-Paket)
  • Kategorie: Datenqualität
  • Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden
  • Kategorie: Verwaltung klinischer Daten
  • Kategorie: Prädiktive Modellierung
  • Kategorie: Bioinformatik
  • Kategorie: Datenmodellierung
  • Kategorie: Datenmanipulation

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Unterrichtet in Englisch

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

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: Elektronische Krankenakte
Kategorie: Tidyverse (R-Paket)
Kategorie: Verwaltung klinischer Daten
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: SQL
Kategorie: Datenethik
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: R-Programmierung
Kategorie: Gesundheitsinformatik
Kategorie: Datenzugriff
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Informationen zum Datenschutz
Kategorie: Google Cloud-Platform
Kategorie: Klinische Forschung
Kategorie: Verfahren und Vorschriften im Gesundheitswesen

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Datenqualität
Kategorie: Datenmodellierung
Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden
Kategorie: Datenbank-Design
Kategorie: Verwaltung klinischer Daten
Kategorie: Relationale Datenbanken
Kategorie: SQL
Kategorie: Gesundheitsinformatik
Kategorie: Daten-Integration
Kategorie: Datenüberprüfung
Kategorie: Datenumwandlung

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: Verwaltung klinischer Daten
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Bioinformatik
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Klinische Forschung
Kategorie: Statistische Methoden
Kategorie: Big Data
Kategorie: Analytics
Kategorie: Gesundheitsinformatik
Kategorie: Medizinische Aufzeichnungen
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen

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: Unstrukturierte Daten
Kategorie: Gesundheitsinformatik
Kategorie: Google Cloud-Platform
Kategorie: Verwaltung klinischer Daten

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Entscheidungsunterstützende Systeme
Kategorie: Qualitative Forschung
Kategorie: Intensivpflegestation
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Verwaltung klinischer Daten
Kategorie: Statistische Modellierung
Kategorie: Gesundheitsinformatik
Kategorie: Datengesteuerte Entscheidungsfindung
Kategorie: Risikomodellierung
Kategorie: Datenanalyse

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Verwaltung klinischer Daten
Kategorie: Datenmodellierung
Kategorie: R-Programmierung
Kategorie: Klinische Forschung
Kategorie: Analytics
Kategorie: Zeitreihenanalyse und Vorhersage
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: SQL
Kategorie: Statistische Berichterstattung
Kategorie: Gesundheitsinformatik
Kategorie: Biostatistik
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Datenqualität

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Dozenten

Laura K. Wiley, PhD
University of Colorado System
6 Kurse31.896 Lernende
Michael G. Kahn, MD, PhD
University of Colorado System
2 Kurse9.849 Lernende

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