Этот курс входит в специализацию ''Специализация Clinical Data Science'

3.5
звезд
Оценки: 20

Laura K. Wiley, PhD

4 440 уже зарегистрированы

от партнера

Специализация Clinical Data ScienceСистема университетов штата Колорадо

Об этом курсе

Недавно просмотрено: 3 919

This course teaches you the fundamentals of clinical natural language processing (NLP). In this course you will learn the basic linguistic principals underlying NLP, as well as how to write regular expressions and handle text data in R. You will also learn practical techniques for text processing to be able to extract information from clinical notes.  Finally, you will have a chance to put your skills to the test with a real-world practical application where you develop text processing algorithms to identify diabetic complications from clinical notes. You will complete this work using a free, online computational environment for data science hosted by our Industry Partner Google Cloud.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Курс 4 из 6 в программе

Специализация Clinical Data Science

Средний уровень

Прибл. 12 часов на выполнение

Английский

Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?

Попробуйте Coursera для бизнеса

Чему вы научитесь

Recognize and distinguish the difference in complexity and sophistication of text mining, text processing, and natural language processing.
Write basic regular expressions to identify common clinical text.
Assess and select note sections that can be used to answer analytic questions.
Write R code to search text windows for other keywords and phrases to answer analytic questions.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Курс 4 из 6 в программе

Специализация Clinical Data Science

Средний уровень

Прибл. 12 часов на выполнение

Английский

Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?

Попробуйте Coursera для бизнеса

Преподаватели

Laura K. Wiley, PhD

Assistant Professor

Division of Biomedical Informatics and Personalized Medicine, Anschutz Medical Campus

22 190 учащихся

6 курсов

от партнера

Система университетов штата Колорадо

Узнайте, как сотрудники ведущих компаний осваивают востребованные навыки

Подробнее о Coursera для бизнеса

Программа курса: что вы изучите

Неделя

Неделя 1

1 ч. на завершение

Introduction: Clinical Natural Language Processing

1 ч. на завершение

7 видео ((всего 20 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест

7 видео

Welcome to Clinical Natural Language Processing1мин

Introduction to Clinical Natural Language Processing3мин

NLP Fundamentals: Linguistics1мин

NLP Fundamentals: Morphology & Lexicography4мин

NLP Fundamentals: Syntax4мин

NLP Fundamentals: Sematics & Pragmatics4мин

NLP Fundamentals: Wrap Up40

3 материала для самостоятельного изучения

Introduction to Specialization Instructors5мин

Course Policies5мин

Accessing Course Data and Technology Platform15мин

1 практическое упражнение

Week 1 Assessment20мин

Неделя

Неделя 2

2 ч. на завершение

Tools: Regular Expressions

2 ч. на завершение

3 видео ((всего 17 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов

3 видео

Introduction to Regular Expressions7мин

Text Processing in the Tidyverse3мин

Tips and Tricks for Text Processing5мин

2 материала для самостоятельного изучения

Regular Expressions and Text Processing in R1ч

Note about the Assessment2мин

2 практических упражнения

Regular Expressions and Text Processing in R - Try it Out For Yourself Exercises40мин

Week 2 Assessment30мин

Неделя

Неделя 3

3 ч. на завершение

Techniques: Note Sections

3 ч. на завершение

4 видео ((всего 14 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов

4 видео

Techniques: Note Sections5мин

Clinical Note Types: History and Physical Notes2мин

Clinical Note Types: Discharge Summaries2мин

Clinical Note Types: Radiology Reports2мин

2 материала для самостоятельного изучения

Note Section Techniques1ч 30мин

Note about the Assessment2мин

2 практических упражнения

Note Section Techniques - Try It Out For Yourself Excercises45мин

Week 3 Assessment30мин

Неделя

Неделя 4

3 ч. на завершение

Techniques: Keyword Windows

3 ч. на завершение

1 видео ((всего 5 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов

Рецензии

3.5

Рецензии: 10

5 stars
45 %
4 stars
15 %
3 stars
5 %
2 stars
15 %
1 star
20 %

Лучшие отзывы о курсе CLINICAL NATURAL LANGUAGE PROCESSING

от партнера VC21 мая 2020 г.

Excellent course. Well paced, well thoughtout and put together.

Посмотреть все отзывы

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.

Часто задаваемые вопросы

Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Доступ к лекциям и заданиям предоставляется в зависимости от типа регистрации. Если вы проходите курс в режиме слушателя, то получите бесплатный доступ к большинству материалов курса. Чтобы открыть оцениваемые задания и возможность получить сертификат, необходимо будет приобрести прохождение с сертификатом. Это можно сделать во время прохождения в режиме слушателя или после него. Если вы не видите варианта 'Режим слушателя'.
Курс может не предлагаться в режиме слушателя. Попробуйте бесплатную пробную версию или подайте заявку на финансовую помощь.
Курс предлагаться в режиме 'Полный курс, без сертификата'. В нем можно просматривать все материалы, выполнять обязательные задания и получить итоговую оценку. Приобрести дополнительно прохождение с сертификатом в таком случае нельзя.
Что я получу, оформив подписку на специализацию?
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.
Можно ли получить финансовую помощь?
Да. В некоторых программах обучения вы можете подать заявку на получение финансовой помощи или стипендии, если не можете оплатить регистрационный взнос. Если для выбранной вами программы предлагается такая возможность, вы увидите ссылку для подачи заявки на странице описания.
I live in an area that restricts access to Google products. Will I be able to complete the specialization?
Unfortunately at this time we can only allow students who have access to Google services (e.g., 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.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.

Обучайте сотрудников и добивайтесь отличных результатов в бизнесе

Откройте для себя Coursera для бизнеса

Clinical Natural Language Processing

Об этом курсе

Чему вы научитесь