لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش تبدیل و تحلیل دادههای حوزه بهداشت و درمان
- آخرین آپدیت
دانلود Transform, Analyze, & Healthcare Data
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
متخصصان بهداشت و درمان در حجم عظیمی از دادهها غرق شدهاند، اما تعداد کمی از آنها میدانند چگونه این دادهها را به بینشهای نجاتبخش تبدیل کنند. این دوره کوتاه برای کمک به تحلیلگران داده طراحی شده است تا بتوانند وظیفه حیاتی آمادهسازی مجموعهدادههای پاک و قابل اعتماد در حوزه سلامت را انجام دهند که منجر به تصمیمات بالینی آگاهانه میشود.
با گذراندن این دوره، شما قادر خواهید بود فرمتهای تاریخ را در سوابق پذیرش بیماران استانداردسازی کنید، ورودیهای تکراری خطرناکی که میتواند کیفیت مراقبت را به خطر اندازد حذف نمایید و کدهای بالینی را بهطور یکپارچه با جداول مرجع ادغام کنید تا پروفایلهای جامع بیماران ایجاد شود که تیمهای پزشکی بتوانند به آنها اعتماد کنند.
در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود:
• از توابع متنی برای تغییر فرمت مقادیر تاریخ به یک قالب استاندارد استفاده کنید
• مجموعهدادهها را برای شناسایی و حذف رکوردهای تکراری تحلیل کنید
• از توابع جستجو (Lookup) برای بازیابی دادهها از یک جدول مرجع استفاده کنید
این دوره منحصر به فرد است زیرا بهطور خاص بر سناریوهای دادههای بهداشتی مبتنی بر اکسل تمرکز دارد که بازتابدهنده محیطهای بالینی واقعی است و از مجموعهدادههای پزشکی واقعی و چالشهای فرمتبندی استاندارد صنعت استفاده میکند که در عمل با آنها مواجه خواهید شد.
برای موفقیت در این پروژه، باید پیشزمینهای در عملیات پایه اکسل و آشنایی با مفاهیم دادههای بهداشت و درمان داشته باشید.
سرفصل ها و درس ها
پودمان ۱: استفاده از توابع متنی برای فرمتبندی تاریخ
Module 1: Apply Text Functions for Date Formatting
چرا استانداردسازی تاریخ در بهداشت و درمان جان انسانها را نجات میدهد
Why Date Standardization Saves Lives in Healthcare
توابع متنی ضروری: TEXT، VALUE و SUBSTITUTE
Essential Text Functions: TEXT, VALUE, and SUBSTITUTE
استانداردسازی تاریخهای پذیرش بیمار به صورت گام به گام
Standardizing Patient Admission Dates Step-by-Step
پودمان ۲: تحلیل مجموعهدادهها برای حذف موارد تکراری
Module 2: Analyze Datasets for Duplicate Removal
توابع COUNTIF و فرمتبندی شرطی برای شناسایی موارد تکراری
COUNTIF Functions and Conditional Formatting for Duplicate Detection
شناسایی گام به گام دادههای تکراری در سوابق بیماران
Step-by-Step Duplicate Detection in Patient Records
پودمان ۳: استفاده از توابع جستجو برای بازیابی دادهها
Module 3: Apply Lookup Functions for Data Retrieval
زمانی که نبود دادههای مرجع باعث تأخیر در مراقبتهای حیاتی شد
When Missing Reference Data Delayed Critical Care
نمایش نظرات