课程主页: https://www.coursera.org/learn/clinical-data-models-and-data-quality-assessments
在现代医学研究和临床实践中，数据的有效管理和分析将对患者护理质量产生直接影响。今天我要向大家推荐一门非常有价值的Coursera课程——《临床数据模型与数据质量评估（Clinical Data Models and Data Quality Assessments）》。
### 课程概述：
本课程旨在教授临床数据模型及常见数据模型的基本概念。完成课程后，学习者能够解读和评估使用实体关系图（ERD）设计的数据模型，区分不同的数据模型，并精确阐释它们在临床护理和数据科学中的应用。同时，学习者还将掌握在Google BigQuery中编写SQL语句的技能，以查询MIMIC3临床数据模型和OMOP常见数据模型。
### 课程大纲：
1. **介绍：临床数据模型与常见数据模型**
本周课程将讲解临床数据模型的概念，并解释常见数据模型在国家和国际数据网络中的必要性和应用。同时，课程也涵盖了使用实体关系图（ERD）描述数据模型的关键技术特征。
2. **工具：查询临床数据模型**
本模块深入研究临床数据模型的技术特征，以MIMIC3为例，研究OMOP作为例子的常见数据模型。
3. **技术：提取-转换-加载（ETL）和术语映射**
该模块将教授学习者在数据和术语映射过程中提取、转换和加载（ETL）数据的流程和挑战，并结合实际案例进行讲解。
4. **技术：数据质量评估**
我们将探讨数据质量的各个维度，回顾数据质量的挑战及用于评估的数据质量度量标准。
5. **实践应用：创建ETL过程将MIMIC-III表转换为OMOP**
在这个模块中，你将把所学知识付诸实践，完成一个真实的动手练习，使用ETL方法将MIMIC3数据转换为OMOP常见数据模型。
### 课程推荐理由：
这门课程内容丰富且结构清晰，从基础知识到高级应用都涵盖到了，尤其适合希望在临床数据分析领域有所发展的专业人士和学生。通过实操练习，你不仅能学到理论知识，还能获得实践经验，提升自己的技能。此外，学习如何评价和确保数据质量，对于任何数据驱动的职业都是至关重要的。
如果你对临床数据管理感兴趣，我强烈推荐你报名参加这门课程，提升自己的专业能力，为未来的职业发展打下坚实的基础！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/clinical-data-models-and-data-quality-assessments