University of Colorado System
Spécialisation Science des données cliniques
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Spécialisation Science des données cliniques

Lancez votre carrière dans la science des données cliniques. Une introduction en six cours à l'utilisation des données cliniques pour améliorer les soins des patients de demain.

Laura K. Wiley, PhD
Michael G. Kahn, MD, PhD

Instructeurs : Laura K. Wiley, PhD

11 594 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.4

(350 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 mois à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Extraction, transformation, chargement (ETL)
  • Catégorie : Recherche clinique
  • Catégorie : Éthique des données
  • Catégorie : Traitement des données
  • Catégorie : Informatique de santé
  • Catégorie : Google Cloud Platform
  • Catégorie : Modélisation des données
  • Catégorie : Manipulation de données
  • Catégorie : Conception de la base de données
  • Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)
  • Catégorie : Modélisation prédictive
  • Catégorie : Exploration de texte

Détails à connaître

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Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de University of Colorado System

Spécialisation - 6 séries de cours

Ce que vous apprendrez

  • Décrivez comment chaque type de données cliniques est généré, en précisant qui crée les données, quand et pourquoi elles sont générées.

  • Écrire du code SQL pour combiner deux tables ou plus à l'aide de jointures de base de données.

  • Écrire du code R pour manipuler et ordonner des données, y compris : sélectionner des colonnes, filtrer des lignes et joindre des ensembles de données.

  • Écrivez du texte formaté en markdown et combinez-le avec du code R dans des documents RMarkdown.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Dossier médical électronique
Catégorie : Tidyverse (Package R)
Catégorie : Éthique des données
Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : Traitement des données
Catégorie : Gestion des données cliniques
Catégorie : Procédure et réglementation en matière de soins de santé
Catégorie : Protection de l'information
Catégorie : SQL
Catégorie : Science des données
Catégorie : Recherche clinique
Catégorie : Accès aux données
Catégorie : Informatique de santé
Catégorie : La programmation en R

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Biostatistique
Catégorie : Analytique
Catégorie : Qualité des données
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Science des données
Catégorie : Modélisation des données
Catégorie : Recherche clinique
Catégorie : Analyse des séries temporelles et prévisions
Catégorie : Rapports statistiques
Catégorie : Gestion des données cliniques
Catégorie : Informatique de santé
Catégorie : SQL
Catégorie : La programmation en R

Ce que vous apprendrez

  • Créer un algorithme de phénotypage computationnel

  • Évaluer la performance des algorithmes dans le contexte de l'objectif analytique.

  • Créer des combinaisons d'au moins trois types de données en utilisant la logique booléenne

  • Expliquez l'impact des performances des différents types de données sur le phénotypage computationnel.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)
Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Gestion des données cliniques
Catégorie : Informatique de santé
Catégorie : Données non structurées
Catégorie : Exploration de texte
Catégorie : La programmation en R

Ce que vous apprendrez

  • Reconnaître et distinguer les différences de complexité et de sophistication entre l'exploration de texte, le traitement de texte et le traitement du langage naturel.

  • Écrire des expressions régulières de base pour identifier des textes cliniques courants.

  • Évaluer et sélectionner les sections de notes qui peuvent être utilisées pour répondre à des questions analytiques.

  • Écrire un code R pour rechercher d'autres mots-clés et phrases dans les fenêtres de texte afin de répondre à des questions analytiques.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Analytique
Catégorie : Science des données
Catégorie : Recherche clinique
Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : Bioinformatique
Catégorie : Traitement des données
Catégorie : Gestion des données cliniques
Catégorie : Informatique de santé
Catégorie : Dossiers médicaux
Catégorie : Big Data
Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
Catégorie : Méthodes statistiques

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Modélisation des risques
Catégorie : Modélisation prédictive
Catégorie : Gestion des données cliniques
Catégorie : Modélisation statistique
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Catégorie : Prise de décision fondée sur les données
Catégorie : Informatique de santé
Catégorie : Unité de soins intensifs
Catégorie : Recherche qualitative
Catégorie : Systèmes d'aide à la décision

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Conception de la base de données
Catégorie : Qualité des données
Catégorie : Validation des données
Catégorie : Modélisation des données
Catégorie : Gestion des données cliniques
Catégorie : Informatique de santé
Catégorie : Transformation de données
Catégorie : Bases de données relationnelles
Catégorie : Intégration de données
Catégorie : Extraction, transformation, chargement (ETL)
Catégorie : SQL

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Instructeurs

Laura K. Wiley, PhD
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Michael G. Kahn, MD, PhD
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2 Cours9 794 apprenants

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