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“

Some programming experience in any language.

Ca. 11 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 4 weeks of study, 1-3 hours/week...

Englisch

Untertitel: Englisch

Was Sie lernen werden

  • Check

    Describe how each type of clinical data are generated, specifically outlining who creates the data, when and why the data are generated.

  • Check

    Write SQL code to combine two or more tables using database joins.

  • Check

    Write R code to manipulate and tidy data including: selecting columns, filtering rows, and joining data sets.

  • Check

    Write markdown formatted text and combine with R code in RMarkdown documents.

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Ca. 11 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 4 weeks of study, 1-3 hours/week...

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
1 Stunde zum Abschließen

Welcome to the Clinical Data Science Specialization

4 Videos (Gesamt 16 min), 5 Lektüren, 2 Quiz
4 Videos
Introduction to Clinical Data Science3m
Clinical Data Regulations5m
Introduction to the MIMIC-III Data Set4m
5 Lektüren
Introduction to Specialization Instructors5m
Course Policies5m
Accessing Course Data and Technology Platform15m
Regulations and Health Privacy Resources10m
MIMIC-III Resources and References10m
2 praktische Übungen
Week 1 Practice Quiz12m
Week 1 Assessment16m
Woche
2
1 Stunde zum Abschließen

Introduction: Clinical Data

7 Videos (Gesamt 35 min), 2 Quiz
7 Videos
Encounters4m
Billing Data5m
Laboratory Data7m
Medication Data7m
Clinical Observation Data1m
Demographics, Social and Family History2m
2 praktische Übungen
Week 2 Practice Quiz8m
Week 2 Assessment16m
Woche
3
3 Stunden zum Abschließen

Tools: SQL

5 Videos (Gesamt 18 min), 6 Lektüren, 2 Quiz
5 Videos
Querying Tables with SQL2m
Joining Tables with SQL4m
Aggregating Data with SQL4m
Introduction to Google BigQuery3m
6 Lektüren
Introduction and Learning Objectives for Programming Examples and Exercises5m
Guide to Google BigQuery Interface10m
Querying and Aggregating Individual Tables with Google BigQuery 45m
Querying and Joining Multiple Tables with Google BigQuery30m
Joining Tables with SQL15m
Note about the Assessment2m
2 praktische Übungen
Programming Exercises Practice Quiz24m
Week 3 Assessment20m
Woche
4
2 Stunden zum Abschließen

Tools: R and the Tidyverse

2 Videos (Gesamt 6 min), 3 Lektüren, 2 Quiz
2 Videos
Introduction to RStudio3m
3 Lektüren
Working with RMarkdown Documents10m
The Data Scientist's Workflow1h 15m
Note about the Assessment2m
2 praktische Übungen
Programming Exercises Practice Quiz22m
Week 4 Assessment
4.7
41 BewertungenChevron Right

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Top-Bewertungen von Introduction to Clinical Data Science

von ASOct 29th 2019

Very nice overview of a very complex topic. Somewhat superficial in some areas, but this is an introduction class and covered everything to an acceptable degree. A very intimidating topic.

von ETOct 15th 2019

One great course I will recommend to people. Had the chance to learn so much, especially about the MIMIC III dataset as I am using it for a project in AI. Thank you for this course.

Dozent

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Laura K. Wiley, PhD

Assistant Professor
Division of Biomedical Informatics and Personalized Medicine, Anschutz Medical Campus

Über University of Colorado System

The University of Colorado is a recognized leader in higher education on the national and global stage. We collaborate to meet the diverse needs of our students and communities. We promote innovation, encourage discovery and support the extension of knowledge in ways unique to the state of Colorado and beyond....

Über den Spezialisierung Clinical Data Science

Are you interested in how to use data generated by doctors, nurses, and the healthcare system to improve the care of future patients? If so, you may be a future clinical data scientist! This specialization provides learners with hands on experience in use of electronic health records and informatics tools to perform clinical data science. This series of six courses is designed to augment learner’s existing skills in statistics and programming to provide examples of specific challenges, tools, and appropriate interpretations of clinical data. By completing this specialization you will know how to: 1) understand electronic health record data types and structures, 2) deploy basic informatics methodologies on clinical data, 3) provide appropriate clinical and scientific interpretation of applied analyses, and 4) anticipate barriers in implementing informatics tools into complex clinical settings. You will demonstrate your mastery of these skills by completing practical application projects using real clinical data. This specialization is supported by our industry partnership with Google Cloud. Thanks to this support, all learners will have access to a fully hosted online data science computational environment for free! Please note that you must have access to a Google account (i.e., gmail account) to access the clinical data and computational environment....
Clinical Data Science

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.

  • Unfortunately at this time we can only allow students who have access to Google services (e.g., a gmail account) to complete the specialization. This is because we give students access to real clinical data and our privacy protections only allow data sharing through the Google BigQuery environment.

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..