本课程旨在教授临床数据模型和常见数据模型的概念。完成本课程后,学员将能够使用实体关系图(ERD)解释和评估数据模型设计,区分不同的数据模型并阐明每种数据模型如何用于支持临床护理和数据科学,并在 Google BigQuery 中创建 SQL 语句以查询 MIMIC3 临床数据模型和 OMOP 通用数据模型。
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积累特定领域的专业知识
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
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该课程共有5个模块
本周将介绍临床数据模型,并解释国家和国际数据网络对通用数据模型的需求和使用。 我们还将介绍实体关系图(ERD)的特点,以描述数据模型的关键技术特征。
涵盖的内容
9个视频5篇阅读材料1个作业
我们以 MIMIC3 为例深入探讨了临床数据模型的技术特点,并以 OMOP 为例研究了常见的数据模型。
涵盖的内容
6个视频1篇阅读材料1个作业
本模块通过数据和术语映射方面的实际案例,向学员传授提取、转换和加载(ETL)数据的流程和挑战。
涵盖的内容
6个视频1篇阅读材料1个作业
我们通过回顾数据质量所面临的挑战、用于衡量数据质量的数据质量测量方法以及用于评估其可接受性的数据质量规则,来探讨数据质量的各个层面。
涵盖的内容
5个视频1篇阅读材料1个作业
在本模块中,您将收集所学到的所有知识,使用 ETL 方法完成实际动手练习,将 MIMIC3 数据转换为 OMOP 通用数据模型。
涵盖的内容
6个视频1篇阅读材料1次同伴评审
获得职业证书
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学生评论
66 条评论
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已于 Dec 12, 2019审阅
An excellent course that provides great guidelines for clinical data models. There are plenty of exercises to cement each block of learning material.
已于 Nov 4, 2019审阅
What a great course!! Kudos to the professor for being so detail oriented!! I learned a great deal about the clinical data models from this course!!
已于 Sep 13, 2019审阅
Good instructor who took time to explain and walked through each steps of the ETL process. Highly recommended.
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