课程主页: https://www.coursera.org/learn/clinical-data-models-and-data-quality-assessments
在当今数据驱动的医疗环境中，临床数据的质量和形式对于提供高效的医疗保健至关重要。Coursera上提供的课程《临床数据模型与数据质量评估》正好符合这一需求。该课程旨在为学习者教授临床数据模型和通用数据模型的概念，为那些希望在医疗数据科学领域有所建树的人提供了宝贵的知识和技能。
### 课程概述
该课程的目标是在学习结束后，使学员能够解释和评估使用实体-关系图（ERD）设计的数据模型，并且能够区分不同的数据模型，阐述每种模型是如何支持临床护理和数据科学的。此外，学员还将学习如何在Google BigQuery中创建SQL语句，以查询MIMIC3临床数据模型和OMOP通用数据模型。
### 课程大纲
第一周主要介绍临床数据模型与通用数据模型的重要性，强调在国家和国际数据网络中使用这些模型的必要性。其次，学生们将熟悉实体-关系图（ERD）的技术特征。
接下来的模块深入研究MIMIC3和OMOP作为例子的临床数据模型，教授学员查询这些模型的工具和技术。课程结合现实世界的例子，力求让学习者掌握提取-转换-加载（ETL）数据的相关流程和挑战，以及数据和术语映射。
课程的后期部分则讨论了数据质量的各个维度，包括数据质量评估的挑战、数据质量测量标准和数据质量验证规则，帮助学员理解如何确保数据的可接受性。在最后一个实践应用模块中，学员将运用ETL方法，将MIMIC3数据转换为OMOP通用数据模型，完成一项真实的实践练习。
### 总结
这门课程不仅仅是理论学习，它提供了丰富的实践机会，能让学员将理论知识应用于实际场景中，尤其适合那些希望在医疗数据科学领域深入发展的学生。对于数据分析师、医疗从业者乃至研究人员来说，掌握这些技能是提升职业能力和扩大职业选择的重要一步。因此，我强烈推荐这门课程。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/clinical-data-models-and-data-quality-assessments