Çevrimiçi kurs – Google’dan klinik veri bilimi alanında sertifikalı profesyonel staj

Kariyerinize klinik veri biliminde başlayın. Yarının hastalarının bakımını iyileştirmek için klinik verilerin kullanımını tanıtmayı amaçlayan altı derslik bir kurs.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Professional Certificate

Orta seviye

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • Elektronik sağlık kayıtlarındaki veri türlerini ve yapılarını anlamak
  • Temel bilişim metodolojilerini klinik verilere uygulayın
  • Gerçekleştirilen ameliyatların uygun klinik ve bilimsel yorumunu sağlamak
  • Bilişim araçlarının karmaşık klinik ortamlarda uygulanmasının önündeki engelleri tahmin edin
  • Gerçek klinik verileri kullanan pratik uygulama projelerini tamamlayarak yeterlilikleri gösterin

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • Klinik Sağlık Veri Bilimcisi
  • Klinik verileri analiz eder
  • Tıp bilişimi uzmanı
  • Sağlık alanında yazılım geliştiricisi
  • Sağlık alanında araştırmacı
  • Sağlık sistemleri analisti
  • Sağlık verileri alanında danışman
  • Sağlık proje yöneticisi

Staj – 6 bölümlük kurs serisi

Gelecekte hasta bakımını iyileştirmek için doktorlar, hemşireler ve sağlık sistemi tarafından üretilen verileri nasıl kullanacağınızı bilmek ister misiniz? Eğer öyleyse, gelişmekte olan bir klinik sağlık verileri bilimcisi olabilirsiniz!

Bu staj, öğretmenlere klinik veri bilimi gerçekleştirmek için elektronik sağlık kayıtlarını ve bilişim araçlarını kullanma konusunda uygulamalı deneyim sağlar. Altı dersten oluşan bu seri, belirli zorluklara, araçlara ve klinik verilerin uygun yorumlanmasına ilişkin örnekler sunarken, öğrencilerin istatistik ve programlamadaki mevcut becerilerini geliştirmek için tasarlanmıştır.

Staj sırasında şunları nasıl yapacağınızı bileceksiniz:

  • Elektronik sağlık kayıtlarındaki veri türlerini ve yapılarını anlamak
  • Temel bilişim metodolojilerini klinik verilere uygulayın
  • Gerçekleştirilen ameliyatların uygun klinik ve bilimsel yorumunu sağlamak
  • Bilişim araçlarının karmaşık klinik ortamlarda uygulanmasının önündeki engelleri tahmin edin

Gerçek klinik verileri kullanan pratik uygulama projelerini tamamlayarak yeteneklerinizi göstereceksiniz.

Bu staj, Google Cloud ile yapılan iş birliğiyle desteklenmektedir. Bu destek sayesinde tüm öğrenciler internette ücretsiz ve barındırılan bir bilim verisi ortamına erişebilecek! Klinik verilere ve bilgi işlem ortamına erişmek için bir Google hesabına (gmail hesabı gibi) erişiminizin olması gerektiğini unutmayın.

Uygulamalı öğrenme projesi

Her uzmanlık kursu, kurs sırasında öğrendiğiniz araç ve tekniklerin pratik bir uygulaması olan bir final projesiyle sona erer. Bu projelerde, endüstri ortağımız Google Cloud tarafından sağlanan ücretsiz, web’de depolanan bilimsel veri ortamını kullanarak becerilerinizi gerçek bir klinik veri setine uygulayacaksınız.

Details of the courses that make up the specialization

Klinik Veri Bilimine Giriş

  • Kurs 1 – 8 saat – 4,5 (398 değerlendirme)
  • Ne öğreneceksiniz:
    • Her tür klinik verinin nasıl üretildiğini açıklayın.
    • İki veya daha fazla tabloyu birleştirmek için SQL kodunu yazın.
    • Verileri işlemek ve sıralamak için R kodunu yazın.
    • Metni Markdown formatında yazın ve RMarkdown belgelerinde R koduyla entegre edin.

Klinik veri modelleri ve veri kalitesi değerlendirmeleri

  • Kurs 2 – 17 saat – 4,2 (63 değerlendirme)
  • Ne öğreneceksiniz:
    • Varlık-ilişki diyagramlarını (ERD) kullanarak veri modeli tasarımlarını yorumlayın ve değerlendirin.
    • Veri modelleri arasında ayrım yapın ve her modelin klinik bakımı ve veri bilimini nasıl desteklediğini açıklayın.
    • MIMIC3 klinik veri modelini keşfetmek için Google BigQuery’de SQL ifadeleri oluşturun.

Hasta popülasyonlarının tanımlanması

  • Kurs 3 – 13 saat – 4,5 (39 değerlendirme)
  • Ne öğreneceksiniz:
    • Hesaplamalı bir fenotipik algoritma oluşturun.
    • Algoritmanın performansını analitik hedef bağlamında değerlendirin.
    • Boole mantığını kullanarak en az üç veri türünün birleşimini oluşturun.
    • Veri türü performansının hesaplamalı fenotipleme üzerindeki etkisini açıklayın.

Klinik doğal dil işleme

  • Kurs 4 – 12 saat – 3,6 (22 değerlendirme)
  • Ne öğreneceksiniz:
    • Metin madenciliği ile doğal dil işlemenin karmaşıklıklarını tanımlayın ve birbirinden ayırın.
    • Klinik metni tanımak için temel düzenli ifadeler yazın.
    • Analitik sorular için kayıt bölümlerini değerlendirin ve seçin.
    • Anahtar sözcükleri metin pencerelerinde aramak için R kodunu yazın.

Tahmine dayalı modeller ve değişen klinik uygulama

  • Kurs 5 – 11 saat
  • Ne öğreneceksiniz:
    • Tahmine dayalı modeller kullanılarak klinik uygulamanın temelleri değişir.
    • Klinik uygulamaya yönelik zorluklar ve yöntemler.

İleri Klinik Veri Bilimi

  • Kurs 6 – 4 saat – 4,8 (22 değerlendirme)
  • Ne öğreneceksiniz:
    • Klinik veri biliminde ileri teknolojik konular.
    • Çalışmalar için nitel-zamansal analiz ve nitel analiz.