Über diesen Kurs

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Flexible Fristen
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Stufe „Mittel“

Basic familiarity with R, knowledge of basic statistical concepts. Completing 'Population Health: Responsible Data Analysis' beforehand recommended.

Ca. 17 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch

Was Sie lernen werden

  • Understand the role of predictive analytics for prevention, diagnosis, and effectiveness

  • Explain key concepts in prediction modelling: appropriate study design, adequate sample size and overfitting

  • Understand important issues in model development, such as missing data, non-linear relations and model selection

  • Know about ways to assess model quality through performance measures and validation

Kompetenzen, die Sie erwerben

Predictive Analyticsmedical statisticsR ProgrammingRegression Analysis
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Stufe „Mittel“

Basic familiarity with R, knowledge of basic statistical concepts. Completing 'Population Health: Responsible Data Analysis' beforehand recommended.

Ca. 17 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch

von

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Universiteit Leiden

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

2 Stunden zum Abschließen

Welcome to Leiden University

2 Stunden zum Abschließen
2 Videos (Gesamt 7 min), 6 Lektüren
2 Videos
How to succeed in your online class?2m
6 Lektüren
Meet the instructors & the team6m
Leiden University: Facts & Figures10m
About this course10m
Glossary10m
Community Guidelines 5m
What is your learning path?5m
3 Stunden zum Abschließen

Prediction for prevention, diagnosis, and effectiveness

3 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 28 min)
6 Videos
Introduction to predictive analytics6m
Predictive analytics in prevention4m
Predictive analytics diagnosis7m
Predictive analytics in intervention5m
To conclude1m
6 praktische Übungen
Introductory assignment30m
Prevention assignment30m
Diagnosis assignment20m
Intervention assignment20m
Reflect on your goals10m
Test your knowledge20m
Woche
2

Woche 2

4 Stunden zum Abschließen

Modeling Concepts

4 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 30 min), 3 Lektüren, 3 Quiz
6 Videos
Design issues5m
Sample size7m
Overfitting7m
Bootstrapping6m
To conclude1m
3 Lektüren
Is caring about measurement error an error?20m
Sample size30m
Bootstrapping 101 in R30m
3 praktische Übungen
Testimation bias - an interactive introduction1h
Reflect on your goals10m
Test your knowledge30m
Woche
3

Woche 3

4 Stunden zum Abschließen

Model development

4 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 30 min), 4 Lektüren, 2 Quiz
6 Videos
Missing values7m
Continuous predictors8m
Model selection6m
Model estimation5m
To conclude1m
4 Lektüren
Bias, precision and simple imputation of missing values40m
Dealing with non-linearity30m
Model selection25m
Model estimation30m
2 praktische Übungen
Reflect on your goals10m
Test your knowledge
Woche
4

Woche 4

5 Stunden zum Abschließen

Model validation and updating

5 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 33 min), 2 Lektüren, 5 Quiz
6 Videos
Performance measures6m
Validation approaches7m
Updating approaches5m
Predictive analytics for Aruba11m
To conclude1m
2 Lektüren
Performance I - Statistical measures1h
Performance II - Evaluation of usefulness1h
5 praktische Übungen
Recall - Performance I15m
Validation cardiovascular disease30m
Reflect on your goals10m
Test your knowledge20m
Final Assessment1h

Häufig gestellte Fragen

  • 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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  • Wenn Sie ein Zertifikat erwerben, erhalten Sie Zugriff auf alle Kursmaterialien, einschließlich bewerteter Aufgaben. Nach Abschluss des Kurses wird Ihr elektronisches Zertifikat 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.

  • Sie haben bis zu zwei Wochen nach Ihrem Zahlungsdatum beziehungsweise bis zu zwei Wochen nach Beginn der ersten Kurseinheit (bei Kursen, die gerade gestartet sind) Anspruch auf eine volle Rückerstattung, je nachdem, was später eintritt. Nach dem Erwerb eines Kurszertifikats besteht kein Anrecht mehr auf Rückerstattung, auch dann nicht, wenn Sie den Kurs innerhalb des Zeitraums von zwei Wochen abgeschlossen haben. Lesen Sie unsere vollständige Rückerstattungsrichtlinie.

  • Ja, Coursera bietet Kursteilnehmern, die die Gebühr nicht bezahlen können, finanzielle Hilfe an. Sie beantragen diese Hilfe, indem Sie auf den entsprechenden Link links unter der Schaltfläche "Anmelden" klicken. Sie werden dazu aufgefordert, ein Antragsformular auszufüllen, und Sie werden benachrichtigt, wenn Ihr Antrag bewilligt wird. Mehr erfahren.

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