Об этом курсе

Недавно просмотрено: 10,104

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Курс 2 из 6 в программе

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 20 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 5 weeks of study, 2-4 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Курс 2 из 6 в программе

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 20 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 5 weeks of study, 2-4 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

4 ч. на завершение

Introduction: Clinical Data Models and Common Data Models

4 ч. на завершение
9 видео ((всего 54 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
9 видео
Clinical Research Data Warehouses9мин
Entity Relationship Diagrams (ERDs)4мин
Clinical Data Models4мин
Why Common Data Models?10мин
A Quick Tour of a Common Data Model: i2b26мин
A Quick Tour of a Common Data Model: OMOP5мин
A Quick Tour of a Common Data Model: Sentinel6мин
A Quick Tour of a Common Data Model: PCORNet5мин
4 материала для самостоятельного изучения
Introduction to Specialization Instructors5мин
Course Policies5мин
Accessing Course Data and Technology Platform15мин
Readings and Course Materials for Module 1
1 практическое упражнение
Clinical Data Models and Common Data Models30мин
Неделя
2

Неделя 2

3 ч. на завершение

Tools: Querying Clinical Data Models

3 ч. на завершение
6 видео ((всего 59 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
6 видео
Querying MIMIC-III9мин
A Deep Dive into OMOP Data Model13мин
Querying OMOP12мин
Comparing the MIMIC and OMOP Data Models10мин
The OHDSI Community Ecosystem7мин
1 материал для самостоятельного изучения
Readings and Course Materials for Module 21ч 30мин
1 практическое упражнение
Tools: Querying Clinical Data Models30мин
Неделя
3

Неделя 3

3 ч. на завершение

Techniques: Extract-Transform-Load and Terminology Mapping

3 ч. на завершение
6 видео ((всего 53 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
6 видео
Structural versus Terminology Mapping6мин
Data Profiling with White Rabbit10мин
Data Mapping with the Rabbit in a Hat Tool9мин
Terminology Mapping10мин
Example mapping of MIMIC Patient to OMOP Person8мин
1 материал для самостоятельного изучения
Readings and Course Materials for Module 3
1 практическое упражнение
Techniques: Extract-Transform-Load and Terminology Mapping30мин
Неделя
4

Неделя 4

3 ч. на завершение

Techniques: Data Quality Assessments

3 ч. на завершение
5 видео ((всего 52 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
5 видео
Data profiling for data quality assessment10мин
Data quality assessment using SQL13мин
Callahan and Khare rules8мин
OHDSI Achilles and Achilles Heel12мин
1 материал для самостоятельного изучения
Readings and Course Materials for Module 41ч 30мин
1 практическое упражнение
Techniques: Data Quality Assessments30мин
4.3
Рецензии: 14Chevron Right

Лучшие отзывы о курсе Clinical Data Models and Data Quality Assessments

автор: MKJul 22nd 2019

Gives a great understanding of ETL and the surrounding concepts from Zero. I personally found that a little boring, but for a total newbie to data and computers this is a perfect course.

автор: MKNov 5th 2019

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!!

Преподаватели

Изображение преподавателя Laura K. Wiley, PhD

Laura K. Wiley, PhD 

Assistant Professor
Division of Biomedical Informatics and Personalized Medicine, Anschutz Medical Campus
5,284 учащегося
6 курса
Изображение преподавателя Michael G. Kahn, MD, PhD

Michael G. Kahn, MD, PhD 

Professor of Clinical Informatics
Department of Pediatrics, Anschutz Medical Campus
1,729 учащегося
1 курс

от партнера

Логотип Система университетов штата Колорадо

Система университетов штата Колорадо

Специализация Clinical Data Science: общие сведения

Are you interested in how to use data generated by doctors, nurses, and the healthcare system to improve the care of future patients? If so, you may be a future clinical data scientist! This specialization provides learners with hands on experience in use of electronic health records and informatics tools to perform clinical data science. This series of six courses is designed to augment learner’s existing skills in statistics and programming to provide examples of specific challenges, tools, and appropriate interpretations of clinical data. By completing this specialization you will know how to: 1) understand electronic health record data types and structures, 2) deploy basic informatics methodologies on clinical data, 3) provide appropriate clinical and scientific interpretation of applied analyses, and 4) anticipate barriers in implementing informatics tools into complex clinical settings. You will demonstrate your mastery of these skills by completing practical application projects using real clinical data. This specialization is supported by our industry partnership with Google Cloud. Thanks to this support, all learners will have access to a fully hosted online data science computational environment for free! Please note that you must have access to a Google account (i.e., gmail account) to access the clinical data and computational environment....
Clinical Data Science

Часто задаваемые вопросы

  • Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.

  • Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.