Acerca de este Programa Especializado
Cursos 100 % en línea

Cursos 100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Cronograma flexible

Cronograma flexible

Establece y mantén fechas de entrega flexibles.
Nivel intermedio

Nivel intermedio

Some programming experience and an interest in Clinical Data Science are required.

Horas para completar

Aprox. 2 meses para completar

Sugerido 11 horas/semana
Idiomas disponibles

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English)...

Habilidades que obtendrás

Implementation ScienceClinical Text MiningR ProgrammingComputational PhenotypingData Quality Assessment
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Cómo funciona Programa Especializado

Toma cursos

Un programa especializado de Coursera es un conjunto de cursos que te ayudan a dominar una aptitud. Para comenzar, inscríbete en el programa especializado directamente o échale un vistazo a sus cursos y elige uno con el que te gustaría comenzar. Al suscribirte a un curso que forme parte de un programa especializado, quedarás suscrito de manera automática al programa especializado completo. Puedes completar solo un curso: puedes pausar tu aprendizaje o cancelar tu suscripción en cualquier momento. Visita el panel principal del estudiante para realizar un seguimiento de tus inscripciones a cursos y tu progreso.

Proyecto práctico

Cada programa especializado incluye un proyecto práctico. Necesitarás completar correctamente el proyecto para completar el programa especializado y obtener tu certificado. Si el programa especializado incluye un curso separado para el proyecto práctico, necesitarás completar cada uno de los otros cursos antes de poder comenzarlo.

Obtén un certificado

Cuando completes todos los cursos y el proyecto práctico, obtendrás un Certificado que puedes compartir con posibles empleadores y tu red profesional.

how it works

Hay 6 cursos en este Programa Especializado

Curso1

Introduction to Clinical Data Science

4.8
10 calificaciones
3 revisiones
This course will prepare you to complete all parts of the Clinical Data Science Specialization. In this course you will learn how clinical data are generated, the format of these data, and the ethical and legal restrictions on these data. You will also learn enough SQL and R programming skills to be able to complete the entire Specialization - even if you are a beginner programmer. While you are taking this course you will have access to an actual clinical data set and a free, online computational environment for data science hosted by our Industry Partner Google Cloud. At the end of this course you will be prepared to embark on your clinical data science education journey, learning how to take data created by the healthcare system and improve the health of tomorrow's patients....
Curso2

Clinical Data Models and Data Quality Assessments

4.5
2 calificaciones
This course aims to teach the concepts of clinical data models and common data models. Upon completion of this course, learners will be able to interpret and evaluate data model designs using Entity-Relationship Diagrams (ERDs), differentiate between data models and articulate how each are used to support clinical care and data science, and create SQL statements in Google BigQuery to query the MIMIC3 clinical data model and the OMOP common data model....
Curso3

Identifying Patient Populations

This course teaches you the fundamentals of computational phenotyping, a biomedical informatics method for identifying patient populations. In this course you will learn how different clinical data types perform when trying to identify patients with a particular disease or trait. You will also learn how to program different data manipulations and combinations to increase the complexity and improve the performance of your algorithms. Finally, you will have a chance to put your skills to the test with a real-world practical application where you develop a computational phenotyping algorithm to identify patients who have hypertension. You will complete this work using a real clinical data set while using a free, online computational environment for data science hosted by our Industry Partner Google Cloud....
Curso4

Clinical Natural Language Processing

This course teaches you the fundamentals of clinical natural language processing. In this course you will learn practical techniques for extracting information stored in text-based portions of electronic medical records....

Instructores

Avatar

Laura K. Wiley, PhD

Assistant Professor
Division of Biomedical Informatics and Personalized Medicine, Anschutz Medical Campus
Avatar

Michael G. Kahn, MD, PhD

Professor of Clinical Informatics
Department of Pediatrics, Anschutz Medical Campus

Socios del sector

Industry Partner Logo #0

Acerca de Sistema Universitario de Colorado

The University of Colorado is a recognized leader in higher education on the national and global stage. We collaborate to meet the diverse needs of our students and communities. We promote innovation, encourage discovery and support the extension of knowledge in ways unique to the state of Colorado and beyond....

Preguntas Frecuentes

  • ¡Sí! Para empezar, haz clic en la tarjeta del curso que te interesa e inscríbete. Puedes inscribirte y completar el curso para obtener un certificado que puedes compartir o puedes acceder al curso como oyente para ver los materiales del curso de manera gratuita. Cuando cancelas la suscripción de un curso que forma parte de un programa especializado, se cancela automáticamente la suscripción de todo el programa especializado. Visita el panel del estudiante para realizar un seguimiento de tu progreso.

  • Este curso es completamente en línea, de modo que no necesitas ir a un aula en persona. Puedes acceder a tus lecciones, lecturas y tareas en cualquier momento y cualquier lugar a través de Internet o tu dispositivo móvil.

  • Este programa especializado no otorga crédito universitario, pero algunas universidades pueden aceptar los Certificados del programa especializado para el crédito. Consulta con tu institución para obtener más información.

  • Unfortunately at this time we can only allow students who have access to Google services (i.e., 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.

  • The specialization will take approximately 6 months to complete. However students can take the specialization at their own pace.

  • Some experience or awareness of programming and statistical concepts are helpful. However, Course 1 - Introduction to Clinical Data Science, provides learners with enough training in SQL and R to complete the specialization.

  • We highly recommend that you take Course 1 - Introduction to Clinical Data Science, first as it is meant to provide basic training and information useful for Courses 2-6. Although you may take Course 2-6 in any order, it may be helpful to take them sequentially.

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.