Acerca de este Curso

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Resultados profesionales del estudiante

17%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

25%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso

22%

consiguió un aumento de sueldo o ascenso
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Nivel intermedio

Some programming experience in any language.

Aprox. 8 horas para completar
Inglés (English)

Qué aprenderás

  • Describe how each type of clinical data are generated, specifically outlining who creates the data, when and why the data are generated.

  • Write SQL code to combine two or more tables using database joins.

  • Write R code to manipulate and tidy data including: selecting columns, filtering rows, and joining data sets.

  • Write markdown formatted text and combine with R code in RMarkdown documents.

Resultados profesionales del estudiante

17%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

25%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso

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Inglés (English)

ofrecido por

Placeholder

Sistema Universitario de Colorado

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1

Semana 1

2 horas para completar

Welcome to the Clinical Data Science Specialization

2 horas para completar
4 videos (Total 16 minutos), 5 lecturas, 2 cuestionarios
Semana
2

Semana 2

1 hora para completar

Introduction: Clinical Data

1 hora para completar
7 videos (Total 35 minutos)
Semana
3

Semana 3

3 horas para completar

Tools: SQL

3 horas para completar
5 videos (Total 18 minutos), 6 lecturas, 2 cuestionarios
Semana
4

Semana 4

2 horas para completar

Tools: R and the Tidyverse

2 horas para completar
2 videos (Total 6 minutos), 3 lecturas, 2 cuestionarios

Reseñas

Principales reseñas sobre INTRODUCTION TO CLINICAL DATA SCIENCE

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Acerca de Programa especializado: Clinical Data Science

Clinical Data Science

Preguntas Frecuentes

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