Über dieses Spezialisierung
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Kurse, die komplett online stattfinden

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexibler Zeitplan

Festlegen und Einhalten flexibler Termine.

Stufe „Mittel“

Some programming experience and an interest in Clinical Data Science are required.

Ca. 3 Monate zum Abschließen

Empfohlen werden 10 Stunden/Woche

Englisch

Untertitel: Englisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

Implementation ScienceClinical Text MiningR ProgrammingComputational PhenotypingData Quality Assessment

Kurse, die komplett online stattfinden

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexibler Zeitplan

Festlegen und Einhalten flexibler Termine.

Stufe „Mittel“

Some programming experience and an interest in Clinical Data Science are required.

Ca. 3 Monate zum Abschließen

Empfohlen werden 10 Stunden/Woche

Englisch

Untertitel: Englisch

So funktioniert das Spezialisierung

Kurse absolvieren

Eine Coursera-Spezialisierung ist eine Reihe von Kursen, in denen Sie eine Kompetenz erwerben. Um zu beginnen, melden Sie sich direkt für die Spezialisierung an oder überprüfen Sie deren Kurse und wählen Sie denjenigen Kurs aus, mit dem Sie beginnen möchten. Wenn Sie einen Kurs abonnieren, der Bestandteil einer Spezialisierung ist, abonnieren Sie automatisch die gesamte Spezialisierung Es ist in Ordnung, wenn Sie nur einen Kurs absolvieren möchten — Sie können Ihren Lernprozess jederzeit unterbrechen oder Ihr Abonnement kündigen. Gehen Sie zu Ihrem Kursteilnehmer-Dashboard, um Ihre Kursanmeldungen und Ihren Fortschritt zu verfolgen.

Praxisprojekt

Jede Spezialisierung umfasst ein Praxisprojekt. Sie müssen das Projekt/die Projekte erfolgreich abschließen, um die Spezialisierung abzuschließen und Ihr Zertifikat zu erwerben. Wenn die Spezialisierung einen separaten Kurs für das Praxisprojekt umfasst, müssen Sie zunächst alle anderen Kurse abschließen, bevor Sie damit beginnen können.

Zertifikat erwerben

Wenn Sie alle Kurse und das Praxisprojekt abgeschlossen haben, erhalten Sie ein Zertifikat, dass Sie für potenzielle Arbeitgeber und Ihr berufliches Netzwerk freigeben können.

how it works

Es gibt 6 Kurse in dieser Spezialisierung

Kurs1

Introduction to Clinical Data Science

4.7
57 Bewertungen
17 Bewertungen
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....
Kurs2

Clinical Data Models and Data Quality Assessments

4.4
14 Bewertungen
3 Bewertungen
This course aims to teach the concepts of clinical data models and common data models. Upon completion of this course, learners will be able to interpret and evaluate data model designs using Entity-Relationship Diagrams (ERDs), differentiate between data models and articulate how each are used to support clinical care and data science, and create SQL statements in Google BigQuery to query the MIMIC3 clinical data model and the OMOP common data model....
Kurs3

Identifying Patient Populations

4.9
8 Bewertungen
2 Bewertungen
This course teaches you the fundamentals of computational phenotyping, a biomedical informatics method for identifying patient populations. In this course you will learn how different clinical data types perform when trying to identify patients with a particular disease or trait. You will also learn how to program different data manipulations and combinations to increase the complexity and improve the performance of your algorithms. Finally, you will have a chance to put your skills to the test with a real-world practical application where you develop a computational phenotyping algorithm to identify patients who have hypertension. You will complete this work using a real clinical data set while using a free, online computational environment for data science hosted by our Industry Partner Google Cloud....
Kurs4

Clinical Natural Language Processing

This course teaches you the fundamentals of clinical natural language processing. In this course you will learn practical techniques for extracting information stored in text-based portions of electronic medical records....
Kurs5

Predictive Modeling and Transforming Clinical Practice

This course teaches you the fundamentals of transforming clinical practice using predictive models. This course examines specific challenges and methods of clinical implementation, that clinical data scientists must be aware of when developing their predictive models....
Kurs6

Advanced Clinical Data Science

This course prepares you to deal with advanced clinical data science topics and techniques including temporal and research quality analysis....

Dozenten

Avatar

Laura K. Wiley, PhD

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

Michael G. Kahn, MD, PhD

Professor of Clinical Informatics
Department of Pediatrics, Anschutz Medical Campus

Partner in der Branche

Industry Partner Logo #0

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....

Häufig gestellte Fragen

  • Ja! Um loszulegen, klicken Sie auf die Kurskarte, die Sie interessiert, und melden Sie sich an. Sie können sich anmelden und den Kurs absolvieren, um ein teilbares Zertifikat zu erwerben, oder Sie können als Gast teilnehmen, um die Kursmaterialien gratis einzusehen. Wenn Sie einen Kurs abonnieren, der Teil einer Spezialisierung ist, abonnieren Sie automatisch die gesamte Spezialisierung. Auf Ihrem Kursteilnehmer-Dashboard können Sie Ihren Fortschritt verfolgen.

  • Dieser Kurs findet ausschließlich online statt, Sie müssen also zu keiner Sitzung persönlich erscheinen. Sie können jederzeit und überall über das Netz oder Ihr Mobilgerät auf Ihre Vorträge, Lektüren und Aufgaben zugreifen.

  • Unfortunately at this time we can only allow students who have access to Google services (i.e., 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.

  • The specialization will take approximately 6 months to complete. However students can take the specialization at their own pace.

  • Some experience or awareness of programming and statistical concepts are helpful. However, Course 1 - Introduction to Clinical Data Science, provides learners with enough training in SQL and R to complete the specialization.

  • We highly recommend that you take Course 1 - Introduction to Clinical Data Science, first as it is meant to provide basic training and information useful for Courses 2-6. Although you may take Course 2-6 in any order, it may be helpful to take them sequentially.

  • This Specialization doesn't carry university credit, but some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more. Additionally, certification in this specialization may enhance professional credentials and attribute to new jobs, salary increases, or promotions.

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