University of California, Davis
医疗保健数据扫盲
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医疗保健数据扫盲

Brian Paciotti

位教师:Brian Paciotti

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包含在 Coursera Plus

深入了解一个主题并学习基础知识。
4.4

(127 条评论)

中级 等级
需要一些相关经验
1 周 完成
在 10 小时 一周
灵活的计划
自行安排学习进度
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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

通过本单元的学习,您将能够识别生物和社会系统是如何影响人类福祉和健康的。您将能够描述美国医疗保健系统中的重要组织,并能够讨论记录美国医疗保健系统中高昂成本和可能浪费的具体案例。您将能够识别和讨论 "知行差距",并能够描述将零散的护理流程转变为以患者为中心的协调活动的循证努力。

涵盖的内容

7个视频1篇阅读材料1个作业3个讨论话题

在本模块中,您将能够比较各种交流形式,并描述为什么人们使用本体来描述世界。您将能够描述美国标准化铁路的演变,并认识到为什么铁轨的演变也适用于医学术语。您将能够分析包含疾病代码的数据集,并能够选择哪些代码指代特定疾病。您将能够将不同的术语与不同的描述性领域相匹配,并能够对比将信息组织成层次结构或其他类别的不同方式。

涵盖的内容

6个视频1个作业4个讨论话题

在本模块中,你将能够识别不同类型的医疗流程,并能解释为什么这些不同的流程会产生特定的数据格式。您将能够列出电子病历中的多种数据类型,并将创建这些输出的特定临床流程联系起来。您将能够追溯为什么要收集各种类型的管理数据,并描述这些数据对分析的价值。您将能够识别基因序列在计算机可读文件中的常见存储方式,并能描述大数据格式与需要大量数据建模和规划的常见关系数据库技术有何不同。

涵盖的内容

6个视频1个作业2个讨论话题

在本模块中,您将能够告诉领导和同事为什么要花时间创建数据字典和其他元数据。您将能够描述一个烧伤登记处为什么会出现数据分散的问题,以及各种标准化和集中化流程是如何帮助实现数据和谐的。您将能够回答为什么有必要整合数据,即使数据来自不同的来源。您将能够进行数据映射,并交流用于描述和执行记录链接的技术术语。

涵盖的内容

7个视频1篇阅读材料1个作业1次同伴评审2个讨论话题

获得职业证书

将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。

位教师

授课教师评分
4.6 (38个评价)
Brian Paciotti
University of California, Davis
2 门课程21,865 名学生

提供方

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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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127 条评论

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已于 May 18, 2020审阅

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4

已于 Mar 19, 2019审阅

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已于 Jun 11, 2019审阅

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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。