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行业，能够有效地处理和分析临床数据是一个至关重要的技能。Coursera上的《临床数据模型与数据质量评估》课程，旨在帮助学习者理解临床数据模型及常见数据模型的基本概念。如果你希望在临床数据分析、数据科学和临床护理领域建立扎实的基础，这门课程无疑是一个绝佳的选择。
课程的内容安排非常系统，从引入临床数据模型及常见数据模型的重要性开始，帮助学习者建立对这个领域的初步了解。配合使用实体-关系图（ERD），课程引导学生认识数据模型的关键技术特性。
在“查询临床数据模型”模块，学员们通过MIMIC3和OMOP两个例子，深入分析临床数据模型的技术特性。在此基础上，课程将引导大家学习提取、转换和加载（ETL）数据的过程，提升你在数据和术语映射方面的实践能力。
数据质量评估是本课程的另一大亮点。课程探讨了数据质量的不同维度及其测量方法，让学习者理解如何评估数据是否适用于实际使用。最后，在“实践应用”模块中，参与者将完成一个实际的ETL过程，将MIMIC III表转换为OMOP常见数据模型，巩固所学知识。
总体来说，这门课程不仅提供了丰富的理论知识，还通过实际案例增强了学员的实践能力。完成课程后，你将能够灵活运用SQL语句在Google BigQuery中查询临床数据模型，为未来的职业发展打下扎实的基础。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/clinical-data-models-and-data-quality-assessments