Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/clinical-data-models-and-data-quality-assessments
안녕하세요! 오늘은 Coursera에서 제공하는 “임상 데이터 모델 및 데이터 품질 평가” 과정을 소개하고 리뷰해보려고 합니다. 이 과정은 임상 데이터 모델과 공통 데이터 모델의 개념을 가르치는 것을 목표로 하며, 과정을 수료한 후에는 데이터 모델 디자인을 해석하고 평가할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다.
첫 주에서는 임상 데이터 모델의 필요성과 공통 데이터 모델의 사용에 대해 설명합니다. 이 과정의 첫 발을 내딛는 것이죠! 주간 내용을 통해 엔티티-관계 다이어그램(ERDs)의 기능을 배우고 데이터 모델의 주요 기술적 특성에 대해서 이해할 수 있습니다.
다음 주차에서는 MIMIC3를 예시로 하여 임상 데이터 모델의 기술적 특성을 깊이 있게 다루고, OMOP을 통해 공통 데이터 모델을 연구합니다. 이 과정은 데이터 과학과 임상 치료를 지원하는 데이터 모델을 이해하는 데 큰 도움이 됩니다.
특히, ETL(Extract-Transform-Load) 프로세스에 대해서도 철저히 배울 수 있어 실제 사례를 통해 데이터와 용어 매핑에 대한 도전 과제를 실제로 체험하게 됩니다. 이는 데이터 품질을 접근하는 데에서도 중요한 부분입니다.
또한 데이터 품질 측정과 평가 규칙에 대한 이야기도 나눕니다. 데이터의 품질은 특히 임상 환경에서 매우 중요하기 때문에 이 부분도 정말 유익했습니다.
마지막으로, MIMIC3 테이블을 OMOP으로 변환하는 ETL 프로세스를 손으로 실습해보는 시간이 있습니다. 이를 통해 과정을 통해 배운 내용을 실제로 적용할 기회를 가지게 되며, 매우 값진 경험이었습니다.
전반적으로, 이 과정은 임상 데이터 모델링과 데이터 품질 평가에 대한 완벽한 기초를 제공하며, 데이터 과학에 관심이 있는 분들에게 특히 추천합니다. 데이터 모델의 세계로 여러분을 안내할 이 멋진 기회를 놓치지 마세요!
여기까지 읽어주셔서 감사합니다. 여러분에게 유익한 정보가 되었기를 바랍니다!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/clinical-data-models-and-data-quality-assessments