Über diesen Kurs
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Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Stufe „Mittel“

Ca. 13 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 4 weeks of study, 2-5 hours/week...

Englisch

Untertitel: Englisch

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
2 Stunden zum Abschließen

Solving the Business Problems

8 Videos (Gesamt 61 min), 1 Lektüre, 1 Quiz
8 Videos
Module 1 Introduction3m
Provider Profiling10m
How to Make Fairer Comparisons Using Risk Adjustment6m
How Risk Adjustment is Performed8m
Patient Safety: Measuring Adverse Events7m
Super-Utilizers of Health Resources10m
Fraud Detection10m
1 Lektüre
A Note From UC Davis10m
1 praktische Übung
Module 1 Quiz30m
Woche
2
2 Stunden zum Abschließen

Algorithms and "Groupers"

7 Videos (Gesamt 51 min), 1 Quiz
7 Videos
Clinical Identification Algorithms (CIA)9m
HEDIS and AHRQ Quality Measures7m
Analytical Groupers6m
Open Source Groupers - Grouping Diagnoses and Procedures7m
Open Source Groupers - Comorbidity, Patient Risk, and Drugs8m
Commercial Groupers10m
1 praktische Übung
Module 2 Quiz30m
Woche
3
3 Stunden zum Abschließen

ETL (Extract, Transform, and Load)

6 Videos (Gesamt 49 min), 1 Quiz
6 Videos
Analytical Processes and Planning10m
Data Mining and Predictive Modeling - Part 16m
Data Mining and Predictive Modeling - Part 26m
Extracting Data for Analysis10m
Transforming Data for Analytical Structures11m
1 praktische Übung
Module 3 Quiz30m
Woche
4
5 Stunden zum Abschließen

From Data to Knowledge

7 Videos (Gesamt 49 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
7 Videos
Solving Analytical Problems with Risk Stratification8m
Risk Stratification: Variables, Groupers, Predictors8m
Risk Stratification: Model Creation/Evaluation and Deployment of Strata9m
Medicare Claims Data - Source and Documentation8m
Final Tips to Help Understand and Interpret Healthcare Data8m
Course Summary2m
1 Lektüre
Welcome to Peer Review Assignments!10m
1 praktische Übung
Module 4 Quiz30m

Dozent

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Brian Paciotti

Healthcare Data Scientist
Research IT

Über University of California, Davis

UC Davis, one of the nation’s top-ranked research universities, is a global leader in agriculture, veterinary medicine, sustainability, environmental and biological sciences, and technology. With four colleges and six professional schools, UC Davis and its students and alumni are known for their academic excellence, meaningful public service and profound international impact....

Über den Spezialisierung Health Information Literacy for Data Analytics

This Specialization is intended for data and technology professionals with no previous healthcare experience who are seeking an industry change to work with healthcare data. Through four courses, you will identify the types, sources, and challenges of healthcare data along with methods for selecting and preparing data for analysis. You will examine the range of healthcare data sources and compare terminology, including administrative, clinical, insurance claims, patient-reported and external data. You will complete a series of hands-on assignments to model data and to evaluate questions of efficiency and effectiveness in healthcare. This Specialization will prepare you to be able to transform raw healthcare data into actionable information....
Health Information Literacy for Data Analytics

Häufig gestellte Fragen

  • Sobald Sie sich für ein Zertifikat angemeldet haben, haben Sie Zugriff auf alle Videos, Quizspiele und Programmieraufgaben (falls zutreffend). Aufgaben, die von anderen Kursteilnehmern bewertet werden, können erst dann eingereicht und überprüft werden, wenn Ihr Unterricht begonnen hat. Wenn Sie sich den Kurs anschauen möchten, ohne ihn zu kaufen, können Sie womöglich auf bestimmte Aufgaben nicht zugreifen.

  • Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse der Spezialisierung und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein Zertifikat. Ihr elektronisches Zertifikat wird zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.

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