University of Colorado System
临床数据科学 专项课程
University of Colorado System

临床数据科学 专项课程

投身临床数据科学. 六门课程介绍如何利用临床数据改善对未来病人的护理。

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

位教师:Laura K. Wiley, PhD

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深入学习学科知识
4.4

(361 条评论)

中级 等级

推荐体验

2 月 完成
在 10 小时 一周
灵活的计划
自行安排学习进度
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专业化 - 6门课程系列

临床数据科学入门

临床数据科学入门

第 1 门课程8小时

您将学到什么

  • 描述各类临床数据的生成方式,特别是概述数据的创建者、生成时间和原因。

  • 编写 SQL 代码,使用数据库连接合并两个或多个表。

  • 编写 R 代码来处理和整理数据,包括:选择列、过滤行和连接数据集。

  • 在 RMarkdown 文档中编写 Markdown 格式的文本并与 R 代码相结合。

您将获得的技能

类别:Tidyverse(R 软件包)
类别:临床数据管理
类别:遵守《健康保险便携性和责任法案》(HIPAA)
类别:SQL
类别:数据伦理
类别:数据访问
类别:数据科学
类别:R 语言程序设计(中文版)
类别:数据处理
类别:Google 云端平台
类别:健康信息学
类别:医疗隐私
类别:电子病历
临床数据模型和数据质量评估

临床数据模型和数据质量评估

第 2 门课程17小时

您将学到什么

您将获得的技能

类别:数据质量
类别:数据建模
类别:关系数据库
类别:临床数据管理
类别:数据库设计
类别:提取、转换、加载
类别:SQL
类别:数据仓库
类别:数据整合
类别:健康信息学
类别:数据转换
确定患者人群

确定患者人群

第 3 门课程13小时

您将学到什么

  • 创建计算表型算法

  • 根据分析目标评估算法性能。

  • 使用布尔逻辑创建至少三种数据类型的组合

  • 解释单个数据类型的性能对计算表型的影响。

您将获得的技能

类别:数据验证
类别:数据操作
类别:临床数据管理
类别:机器学习算法
类别:数据科学
类别:分析
类别:生物信息学
类别:信息学
类别:数据处理
类别:健康信息学
类别:临床信息学
临床自然语言处理

临床自然语言处理

第 4 门课程12小时

您将学到什么

  • 认识并区分文本挖掘、文本处理和自然语言处理在复杂性和先进性方面的差异。

  • 编写识别常见临床文本的基本正则表达式。

  • 评估并选择可用于回答分析问题的注释部分。

  • 编写 R 代码,在文本窗口中搜索其他关键字和短语,以回答分析问题。

您将获得的技能

类别:自然语言处理
类别:文本挖掘
类别:临床文件
类别:R 语言程序设计(中文版)
类别:健康信息学
类别:数据处理
类别:非结构化数据
类别:Google 云端平台
类别:临床信息学
预测建模与临床实践变革

预测建模与临床实践变革

第 5 门课程11小时

您将学到什么

您将获得的技能

类别:预测建模
类别:决策支持系统
类别:定性研究
类别:临床信息学
类别:应用机器学习
类别:数据分析
类别:重症监护室
类别:预测分析
类别:健康信息学
类别:临床实践
类别:风险模型
类别:临床数据管理
高级临床数据科学

高级临床数据科学

第 6 门课程4小时

您将学到什么

您将获得的技能

类别:临床数据管理
类别:时间序列分析和预测
类别:健康信息学
类别:统计建模
类别:数据科学
类别:数据分析
类别:数据质量
类别:电子病历
类别:临床信息学
类别:数据建模

获得职业证书

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位教师

Laura K. Wiley, PhD
University of Colorado System
6 门课程33,479 名学生
Michael G. Kahn, MD, PhD
University of Colorado System
2 门课程10,157 名学生

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自 2018开始学习的学生
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Jennifer J.
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