About this Course
최근 조회 1,767

다음 전문 분야의 6개 강좌 중 4번째 강좌:

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 21시간 필요

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

영어

자막: 영어
User
Course을(를) 수강하는 학습자
  • Biostatisticians
  • Data Scientists
  • Medical Doctors
  • Machine Learning Engineers
  • Researchers
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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1
완료하는 데 1시간 필요

Introduction: Clinical Natural Language Processing

7개 동영상 (총 20분), 3 readings, 1 quiz
7개의 동영상
Introduction to Clinical Natural Language Processing3m
NLP Fundamentals: Linguistics1m
NLP Fundamentals: Morphology & Lexicography4m
NLP Fundamentals: Syntax4m
NLP Fundamentals: Sematics & Pragmatics4m
NLP Fundamentals: Wrap Up40
3개의 읽기 자료
Introduction to Specialization Instructors5m
Course Policies5m
Accessing Course Data and Technology Platform15m
1개 연습문제
Week 1 Assessment15m
2
완료하는 데 3시간 필요

Tools: Regular Expressions

3개 동영상 (총 17분), 2 readings, 2 quizzes
3개의 동영상
Text Processing in the Tidyverse3m
Tips and Tricks for Text Processing5m
2개의 읽기 자료
Regular Expressions and Text Processing in R1시 30분
Note about the Assessment2m
2개 연습문제
Week 2 Practice Quiz40m
Week 2 Assessment20m
3
완료하는 데 2시간 필요

Techniques: Note Sections

4개 동영상 (총 14분), 1 reading
4개의 동영상
Clinical Note Types: History and Physical Notes2m
Clinical Note Types: Discharge Summaries2m
Clinical Note Types: Radiology Reports2m
1개의 읽기 자료
Note Section Techniques1시 30분
4
완료하는 데 5분 필요

Techniques: Keyword Windows

1개 동영상 (총 5분)
1개의 동영상

강사

Avatar

Laura K. Wiley, PhD

Assistant Professor
Division of Biomedical Informatics and Personalized Medicine, Anschutz Medical Campus

콜로라도 대학교 정보

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....

Clinical Data Science 전문 분야 정보

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

자주 묻는 질문

  • 강좌에 등록하면 바로 모든 비디오, 테스트 및 프로그래밍 과제(해당하는 경우)에 접근할 수 있습니다. 상호 첨삭 과제는 이 세션이 시작된 경우에만 제출하고 검토할 수 있습니다. 강좌를 구매하지 않고 살펴보기만 하면 특정 과제에 접근하지 못할 수 있습니다.

  • 강좌를 등록하면 전문 분야의 모든 강좌에 접근할 수 있고 강좌를 완료하면 수료증을 취득할 수 있습니다. 전자 수료증이 성취도 페이지에 추가되며 해당 페이지에서 수료증을 인쇄하거나 LinkedIn 프로필에 수료증을 추가할 수 있습니다. 강좌 내용만 읽고 살펴보려면 해당 강좌를 무료로 청강할 수 있습니다.

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