Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Clinical Data Science

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95 Bewertungen

Laura K. Wiley, PhD

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von

Spezialisierung Clinical Data ScienceUniversity of Colorado System

Über diesen Kurs

15.189 kürzliche Aufrufe

This course will prepare you to complete all parts of the Clinical Data Science Specialization. In this course you will learn how clinical data are generated, the format of these data, and the ethical and legal restrictions on these data. You will also learn enough SQL and R programming skills to be able to complete the entire Specialization - even if you are a beginner programmer. While you are taking this course you will have access to an actual clinical data set and a free, online computational environment for data science hosted by our Industry Partner Google Cloud. 
At the end of this course you will be prepared to embark on your clinical data science education journey, learning how to take data created by the healthcare system and improve the health of tomorrow's patients.

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Zertifikat zur Vorlage

Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat

100 % online

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Kurs 1 von 6 in

Spezialisierung Clinical Data Science

Stufe „Mittel“

Some programming experience in any language.

Ca. 8 Stunden zum Abschließen

Englisch

Untertitel: Französisch, Portugiesisch (europäisch), Russisch, Englisch, Spanisch

Was Sie lernen werden

Describe how each type of clinical data are generated, specifically outlining who creates the data, when and why the data are generated.
Write SQL code to combine two or more tables using database joins.
Write R code to manipulate and tidy data including: selecting columns, filtering rows, and joining data sets.
Write markdown formatted text and combine with R code in RMarkdown documents.

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Spezialisierung Clinical Data Science

Stufe „Mittel“

Some programming experience in any language.

Ca. 8 Stunden zum Abschließen

Englisch

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Dozent

Dozentenbewertung

4,59/5 (77 Bewertungen)

Laura K. Wiley, PhD

Assistant Professor

Division of Biomedical Informatics and Personalized Medicine, Anschutz Medical Campus

20.509 Lernende

6 Kurse

von

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.

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche

Woche 1

2 Stunden zum Abschließen

Welcome to the Clinical Data Science Specialization

Learn what clinical data science is all about and get access to the free technology environment hosted by Google Cloud!

2 Stunden zum Abschließen

4 Videos (Gesamt 16 min), 5 Lektüren, 2 Quiz

4 Videos

Welcome to Introduction to Clinical Data Science1m

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 Quiz30m

Week 1 Assessment30m

Woche

Woche 2

1 Stunde zum Abschließen

Introduction: Clinical Data

Clinical data are complex. Walk through the four-W's of clinical data to understand where they come from and what they look like.

1 Stunde zum Abschließen

7 Videos (Gesamt 35 min)

Woche

Woche 3

3 Stunden zum Abschließen

Tools: SQL

Develop basic skills in SQL (Structured Query Language) and query the real clinical data set used in the Clinical Data Science Specialization.

3 Stunden zum Abschließen

5 Videos (Gesamt 18 min), 6 Lektüren, 2 Quiz

5 Videos

Introduction to Databases3m

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 Quiz30m

Week 3 Assessment20m

Woche

Woche 4

2 Stunden zum Abschließen

Tools: R and the Tidyverse

Learn how to use the tidyverse to implement your Clinical Data Science Workflow in R.

2 Stunden zum Abschließen

2 Videos (Gesamt 6 min), 3 Lektüren, 2 Quiz

Bewertungen

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95 Bewertungen

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Top-Bewertungen von INTRODUCTION TO CLINICAL DATA SCIENCE

von SK9. Juli 2019

I encourage people to take this course. its real time and it equips with real skill.\n\nthe instructor is also so much great and into the point.

von FE18. Jan. 2020

Great course to get started into data science, clear cut explanations by Laura Wiley and assignments that make sense. Thank you!

von VD25. Apr. 2020

Very Useful course. It would be helpful if there were some extra Videos in the Week 4: R part like in Week 3 :SQL.

von MB27. Jan. 2020

Very good course with quizzes that challenge a bit. Content is presented in a concise and didactically appropriate manner.

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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.

Häufig gestellte Fragen

Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Anmeldung ab. Wenn Sie einen Kurs im Gastmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erhalten, müssen Sie während oder nach Ihrer Gastphase das Zertifikat erwerben. Wenn Sie die Gastoption nicht sehen:
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Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie sich die Anmeldegebühr nicht leisten können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, wird auf der Beschreibungsseite ein Link zu einem solchen Antrag angezeigt.
I live in an area that restricts access to Google products. Will I be able to complete the specialization?
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 Learner Help Center.

Introduction to Clinical Data Science