Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/clinical-data-models-and-data-quality-assessments
皆さんこんにちは！今日はCourseraで提供されている「臨床データモデルとデータ品質評価」コースについてレビューしたいと思います。このコースは、臨床データモデルと共通データモデルの概念を学ぶことを目的としており、データサイエンスや臨床ケアの支援をどう行うかがテーマです。
### コースの概要
このコースを修了すると、以下のことができるようになります：
– エンティティリレーションシップ図（ERD）を使ってデータモデルの設計を解釈・評価する
– データモデルの違いを理解し、それぞれがどのように臨床ケアやデータサイエンスを支えるのかを明確にする
– Google BigQueryを使用してMIMIC3臨床データモデルおよびOMOP共通データモデルをクエリするSQL文を作成する
### シラバスの内容
1. **導入: 臨床データモデルと共通データモデル**
このセクションでは、臨床データモデルの必要性と国際的データネットワークでの共通データモデルの使用について説明しています。また、ERDの特徴についても学びます。
2. **ツール: 臨床データモデルのクエリ**
MIMIC3を例にして臨床データモデルの技術的特徴を掘り下げ、OMOPを使って共通データモデルを研究します。
3. **技術: 抽出・変換・ロード（ETL）と用語マッピング**
データと用語のマッピングの実例を通して、データを抽出・変換・ロードするプロセスの難しさを学びます。
4. **技術: データ品質評価**
データ品質の側面を探り、そのチャレンジや品質測定方法について学びます。
5. **実践アプリケーション: MIMIC-IIIテーブルをOMOPに変換するETLプロセスの作成**
ここでは、学んだことを基に実際のハンズオン演習を行い、MIMIC3データをOMOP共通データモデルに変換します。
このコースは、臨床データの理解を深めたい方、データサイエンスに興味がある方に特におすすめです。実際のデータを扱ったプロジェクトが含まれているため、学びながら実践的なスキルを身につけることができます。
最後に、このコースは非常に充実しており、データモデリングの基礎から実際の適用に至るまでの過程をしっかりと学べる内容です。特にETLに対する理解は、医療データを扱う上で非常に重要です。是非チェックしてみてください！
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/clinical-data-models-and-data-quality-assessments