This course is aimed to demonstate how principles and methods from data science can be applied in clinical reporting.

Making Data Science Work for Clinical Reporting
GenentechÜber diesen Kurs
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Coursera-Labore
Enthält praktische Lernprojekte.
Hier finden Sie weitere Informationen zu Coursera-Laboren Stufe „Mittel“
Basic experience of data science tools, either R or Python, and have experience in using version control tools, ideally Git.
Ca. 11 Stunden zum Abschließen
Englisch
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Github
- Agile Software Development
- R Programming
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Basic experience of data science tools, either R or Python, and have experience in using version control tools, ideally Git.
Ca. 11 Stunden zum Abschließen
Englisch
von
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
1 Stunde zum Abschließen
Making Data Science work for clinical reporting
1 Stunde zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 14 min), 1 Lektüre, 1 Quiz
2 Stunden zum Abschließen
The burden of being faultless and transparent
2 Stunden zum Abschließen
23 Videos (Gesamt 46 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
2 Stunden zum Abschließen
Bringing DevOps practices and agile mindset to clinical reporting
2 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 63 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
2 Stunden zum Abschließen
Version control and git flows for reproducible clinical reporting
2 Stunden zum Abschließen
18 Videos (Gesamt 59 min), 1 Lektüre, 1 Quiz
3 Stunden zum Abschließen
Making code reusable and robust in clinical reporting — a call for InnerSourcing
3 Stunden zum Abschließen
16 Videos (Gesamt 71 min), 3 Lektüren, 1 Quiz
2 Stunden zum Abschließen
Assessing and managing risk
2 Stunden zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 34 min)
5 Minuten zum Abschließen
Conclusion
5 Minuten zum Abschließen
1 Video (Gesamt 5 min)
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Was bekomme ich, wenn ich das Zertifikat erwerbe?
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
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