本课程将帮助您奠定医疗保健数据之旅的基础,并为您提供作为数据科学家在医疗保健行业工作所需的知识和技能。医疗保健行业非常独特,因为它与不断发展的、复杂的健康管理和医疗保健流程相关联。我们将了解医疗保健行业需要考虑的诸多方面,并确定医疗保健行业对数据分析师的价值和日益增长的需求。我们将了解三重目标和其他数据化医疗保健驱动因素。我们将介绍医疗保健数据的不同概念和类别,并描述本体和相关术语(如分类法和术语)如何组织概念和促进计算。我们将讨论医疗保健系统中常见的临床数据表示,包括 ICD-10、SNOMED、LOINC、药物词汇表(如 RxNorm)和临床数据标准。我们将讨论各种类型的医疗保健数据,并评估您在使用所有不同类型的数据辅助决策时出现的复杂性。我们将分析医疗保健数据的各种类型和来源,包括临床数据、业务报销数据和患者生成的数据,并区分医疗保健数据中的非结构化数据、半结构化数据和结构化数据。我们将研究数据和概念和谐的内部运作,通过定义一些重要的概念、方法和应用,为数据集成问题提供一些解决方案。
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您将获得的技能
- Data Integration
- Care Coordination
- Data Mapping
- Health Care
- Data Storage
- Health Information Management
- Clinical Data Management
- Big Data
- Metadata Management
- Data Quality
- Healthcare Industry Knowledge
- Interoperability
- Data Literacy
- Health Informatics
- ICD Coding (ICD-9/ICD-10)
- Health Systems
- Data Dictionary
- Value-Based Care
- Medical Terminology
- Taxonomy
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积累特定领域的专业知识
本课程是 数据分析的健康信息扫盲 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时,您还会同时注册此专项课程。
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书

该课程共有4个模块
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University of California, Davis

University of California, Davis
人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展

Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情,我就可以学习。'

Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'

Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程,Coursera 便是最好的去处之一。'

Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好:它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'
学生评论
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AS
已于 Apr 10, 2020审阅
it' s the best experience among all the courses done
SB
已于 Mar 19, 2019审阅
Overall I liked the course. I am giving 4 star due to issue with lack of forum responses. Did not look any TA was assigned to the program.
JA
已于 Jun 11, 2019审阅
This course is well loaded with information that is useful for data scientists (or intending data scientists) in healthcare. The instructor did a wonderful job.
¹ 本课程的部分作业采用 AI 评分。对于这些作业,将根据 Coursera 隐私声明使用您的数据。






