University of Colorado System
Spezialisierung Klinische Datenwissenschaft

Ends in 5 days. Heat up your career with courses from Google, IBM, and more for £190/year. Save now.

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

11.874 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
4.4

(356 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 Monate
Pro Woche 10 Stunden
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
4.4

(356 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 Monate
Pro Woche 10 Stunden
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Prädiktive Modellierung
  • Kategorie: R-Programmierung
  • Kategorie: Datenbank-Design
  • Kategorie: Bioinformatik
  • Kategorie: Intensivpflegestation
  • Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
  • Kategorie: Risikomodellierung
  • Kategorie: Datenqualität
  • Kategorie: Verwaltung klinischer Daten
  • Kategorie: Statistische Modellierung
  • Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden
  • Kategorie: Datenethik

Wichtige Details

Zertifikat zur Vorlage

Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

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

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

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

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: Verwaltung klinischer Daten
Kategorie: Statistische Methoden
Kategorie: Klinische Forschung
Kategorie: Medizinische Aufzeichnungen
Kategorie: Big Data
Kategorie: Gesundheitsinformatik
Kategorie: Bioinformatik
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Analytics
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: Google Cloud-Platform
Kategorie: Unstrukturierte Daten
Kategorie: Verwaltung klinischer Daten
Kategorie: Gesundheitsinformatik

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

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

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

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

Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

Fügen Sie dieses Zeugnis Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder CV hinzu. Teilen Sie sie in Social Media und in Ihrer Leistungsbeurteilung.

Dozenten

Laura K. Wiley, PhD
University of Colorado System
6 Kurse32.295 Lernende
Michael G. Kahn, MD, PhD
University of Colorado System
2 Kurse9.921 Lernende

von

Partner in der Branche

Partner 1

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.“
Coursera Plus

Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus

Unbegrenzter Zugang zu 10,000+ Weltklasse-Kursen, praktischen Projekten und berufsqualifizierenden Zertifikatsprogrammen - alles in Ihrem Abonnement enthalten

Bringen Sie Ihre Karriere mit einem Online-Abschluss voran.

Erwerben Sie einen Abschluss von erstklassigen Universitäten – 100 % online

Schließen Sie sich mehr als 3.400 Unternehmen in aller Welt an, die sich für Coursera for Business entschieden haben.

Schulen Sie Ihre Mitarbeiter*innen, um sich in der digitalen Wirtschaft zu behaupten.

Häufig gestellte Fragen