Informações sobre o curso
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100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

Aprox. 21 horas para completar

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

Inglês

Legendas: Inglês

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
4 horas para concluir

Introduction: Clinical Data Models and Common Data Models

9 vídeos (Total 54 mín.), 4 leituras, 1 teste
9 videos
Clinical Research Data Warehouses9min
Entity Relationship Diagrams (ERDs)4min
Clinical Data Models4min
Why Common Data Models?10min
A Quick Tour of a Common Data Model: i2b26min
A Quick Tour of a Common Data Model: OMOP5min
A Quick Tour of a Common Data Model: Sentinel6min
A Quick Tour of a Common Data Model: PCORNet5min
4 leituras
Introduction to Specialization Instructors5min
Course Policies5min
Accessing Course Data and Technology Platform15min
Readings and Course Materials for Module 12h
1 exercício prático
Clinical Data Models and Common Data Models30min
Semana
2
3 horas para concluir

Tools: Querying Clinical Data Models

6 vídeos (Total 59 mín.), 1 leitura, 1 teste
6 videos
Querying MIMIC-III9min
A Deep Dive into OMOP Data Model13min
Querying OMOP12min
Comparing the MIMIC and OMOP Data Models10min
The OHDSI Community Ecosystem7min
1 leituras
Readings and Course Materials for Module 21h 30min
1 exercício prático
Tools: Querying Clinical Data Models30min
Semana
3
3 horas para concluir

Techniques: Extract-Transform-Load and Terminology Mapping

6 vídeos (Total 53 mín.), 1 leitura, 1 teste
6 videos
Structural versus Terminology Mapping6min
Data Profiling with White Rabbit10min
Data Mapping with the Rabbit in a Hat Tool9min
Terminology Mapping10min
Example mapping of MIMIC Patient to OMOP Person8min
1 leituras
Readings and Course Materials for Module 32h
1 exercício prático
Techniques: Extract-Transform-Load and Terminology Mapping30min
Semana
4
3 horas para concluir

Techniques: Data Quality Assessments

5 vídeos (Total 52 mín.), 1 leitura, 1 teste
5 videos
Data profiling for data quality assessment10min
Data quality assessment using SQL13min
Callahan and Khare rules8min
OHDSI Achilles and Achilles Heel12min
1 leituras
Readings and Course Materials for Module 41h 30min
1 exercício prático
Techniques: Data Quality Assessments30min
4.4
10 avaliaçõesChevron Right

Principais avaliações do Clinical Data Models and Data Quality Assessments

por 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!!

por VTSep 14th 2019

Good instructor who took time to explain and walked through each steps of the ETL process. Highly recommended.

Instrutores

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

Sobre Sistema de Universidades do ColoradoUniversidade do 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....

Sobre Programa de cursos integrados Clinical Data Science

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

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.

  • Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.