Curso online: prácticas profesionales certificadas en ciencia de datos clínicos por Google

Inicie su carrera en ciencia de datos clínicos. Un curso de seis lecciones para introducir el uso de datos clínicos para mejorar la atención de los pacientes del mañana.

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Curso online: prácticas profesionales certificadas en ciencia de datos clínicos por Google

Professional Certificate

nivel intermedio

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • Comprender los tipos y estructuras de datos en los registros médicos electrónicos.
  • Aplicar metodologías informáticas básicas a datos clínicos.
  • Proporcionar una interpretación clínica y científica adecuada de las cirugías realizadas.
  • Anticipar barreras a la aplicación de herramientas informáticas en entornos clínicos complejos.
  • Demostrar competencias completando proyectos de aplicaciones prácticas que utilizan datos clínicos reales.

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • Científico de datos de salud clínica
  • Analiza datos clínicos.
  • especialista en informatica medica
  • Desarrollador de software en el campo de la salud.
  • Investigador en el campo de la salud.
  • analista de sistemas de salud
  • Consultor en el campo de los datos de salud.
  • Responsable de proyectos de salud

Pasantía: una serie de cursos de 6 partes

¿Está interesado en saber cómo utilizar los datos producidos por los médicos, enfermeras y el sistema sanitario para mejorar la atención al paciente en el futuro? Si es así, ¡puede que seas un científico de datos de salud clínica en ciernes!

Esta pasantía brinda a los maestros experiencia práctica en el uso de registros médicos electrónicos y herramientas informáticas para realizar ciencia de datos clínicos. Esta serie de seis cursos está diseñada para mejorar las habilidades existentes de los estudiantes en estadística y programación, al tiempo que proporciona ejemplos de desafíos específicos, herramientas e interpretaciones apropiadas de datos clínicos.

Durante las prácticas sabrás cómo:

  • Comprender los tipos y estructuras de datos en los registros médicos electrónicos.
  • Aplicar metodologías informáticas básicas a datos clínicos.
  • Proporcionar una interpretación clínica y científica adecuada de las cirugías realizadas.
  • Anticipar barreras a la aplicación de herramientas informáticas en entornos clínicos complejos.

Demostrará sus habilidades completando proyectos de aplicaciones prácticas que utilizan datos clínicos reales.

Esta pasantía está respaldada por la colaboración con Google Cloud. Gracias a este apoyo, todos los estudiantes podrán acceder a un entorno de datos científicos alojado y gratuito en Internet. Tenga en cuenta que debe tener acceso a una cuenta de Google (como una cuenta de Gmail) para acceder a los datos clínicos y al entorno informático.

Proyecto de aprendizaje aplicado

Cada curso de especialización finaliza con un proyecto final que es una aplicación práctica de las herramientas y técnicas aprendidas durante el curso. En estos proyectos, aplicará sus habilidades a un conjunto de datos clínicos reales utilizando un entorno de datos científicos gratuito almacenado en la web proporcionado por nuestro socio industrial, Google Cloud.

Details of the courses that make up the specialization

Introducción a la ciencia de datos clínicos

  • Curso 1 – 8 horas – 4,5 (398 valoraciones)
  • Lo que aprenderás:
    • Describir cómo se produce cada tipo de datos clínicos.
    • Escriba código SQL para unir dos o más tablas.
    • Escriba código R para manejar y ordenar datos.
    • Escriba texto en formato Markdown e intégrelo con código R en documentos RMarkdown.

Modelos de datos clínicos y evaluaciones de la calidad de los datos.

  • Curso 2 – 17 horas – 4,2 (63 valoraciones)
  • Lo que aprenderás:
    • Interpretar y evaluar diseños de modelos de datos utilizando diagramas entidad-relación (ERD).
    • Diferenciar entre modelos de datos y explicar cómo cada modelo respalda la atención clínica y la ciencia de datos.
    • Genere declaraciones SQL en Google BigQuery para explorar el modelo de datos clínicos MIMIC3.

Identificación de poblaciones de pacientes.

  • Curso 3 – 13 horas – 4,5 (39 valoraciones)
  • Lo que aprenderás:
    • Crear un algoritmo fenotípico computacional.
    • Evaluar el desempeño del algoritmo en el contexto del objetivo analítico.
    • Cree combinaciones de al menos tres tipos de datos utilizando lógica booleana.
    • Explique el impacto del rendimiento del tipo de datos en el fenotipado computacional.

Procesamiento clínico del lenguaje natural.

  • Curso 4 – 12 horas – 3,6 (22 valoraciones)
  • Lo que aprenderás:
    • Identificar y diferenciar entre las complejidades de la minería de textos y el procesamiento del lenguaje natural.
    • Escribe expresiones regulares básicas para reconocer texto clínico.
    • Evaluar y seleccionar segmentos de registros para preguntas analíticas.
    • Escriba código R para buscar palabras clave en ventanas de texto.

Modelos predictivos y cambio de práctica clínica.

  • Curso 5 – 11 horas
  • Lo que aprenderás:
    • Los fundamentos del cambio de la práctica clínica mediante modelos predictivos.
    • Retos y métodos de aplicación clínica.

Ciencia de datos clínicos avanzada

  • Curso 6 – 4 horas – 4,8 (22 valoraciones)
  • Lo que aprenderás:
    • Cuestiones tecnológicas avanzadas en la ciencia de datos clínicos.
    • Análisis cualitativo-temporal y análisis cualitativo para estudios.

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