Healthcare Data Analyst Professional 2024

Τι θα μάθεις στο Healthcare Data Analyst Professional :

01

Excel

Σε αυτό το bootcamp για την ανάλυση δεδομένων με χρήση του Excel, θα μάθεις να χειρίζεσαι επαγγελματικά το πιο διαδεδομένο εργαλείο γραφείου για τη διαχείριση δεδομένων. Θα αποκτήσεις δεξιότητες στην οργάνωση, ανάλυση και αναπαράσταση δεδομένων μέσω προχωρημένων λειτουργιών και τεχνικών του Excel, όπως οι πίνακες Pivot, οι συναρτήσεις VLOOKUP και INDEX-MATCH. Θα μάθεις να εφαρμόζεις στατιστικές μεθόδους μέσα από το Excel για την εξαγωγή σημαντικών συμπερασμάτων, να δημιουργείς πειστικά διαγράμματα και αναφορές για την παρουσίαση των αποτελεσμάτων σου, και να αναλύεις τάσεις δεδομένων για την υποστήριξη στρατηγικών αποφάσεων. 

Excel | Tables | Graphs

02

Storytelling | Power BI & Tableau

Ένα από τα σημαντικότερα κομμάτια στον χώρο της ανάλυσης είναι η αφήγηση των δεδομένων με τρόπο τέτοιο ώστε να πειστεί ο ακροατής για την αξία των ευρημάτων μας. Μέσα από τα μαθήματα στο Storytelling, μαθαίνετε πώς να παρουσιάζετε τα δεδομένα σας με ενδιαφέρον και επικοινωνιακό τρόπο, χρησιμοποιώντας εργαλεία όπως το PBI (Power BI) και το Tableau, τα οποία είναι ηγέτες στον τομέα της διαδραστικής οπτικοποίησης δεδομένων.

05

Personalization of Learning through Projects

Στο Healthcare Data Analyst Professional θα έχεις την ευκαιρία να δουλέψεις σε ένα ατομικό project που συνδυάζει όλα τα εργαλεία και τις δεξιότητες που έχουν αποκτηθεί καθ' όλη τη διάρκεια του μαθήματος. Θα αναπτύξεις τις δεξιότητες να καθαρίζεις και να διαμορφώνεις αυτά τα δεδομένα, διασφαλίζοντας ότι είναι ακριβή, πλήρη και έτοιμα για ανάλυση. Αυτό παρέχει μια πλήρη εμπειρία 'Data Analytics Lifecycle', από τη συλλογή και καθαρισμό των δεδομένων, μέχρι την ανάλυση, οπτικοποίηση, και τελική παρουσίαση των ευρημάτων. Με αυτό τον τρόπο, δεν θα αποκτήσεις μόνο  θεωρητικές γνώσεις, αλλά και αυτοπεποίθηση στην εφαρμογή όλων των γνώσεων σε πολύπλοκα προβλήματα υγειονομικών δεδομένων. 

Hard Skills

Excel
Tableau
Power BI

Tableau

Intuitive Interface

Το Tableau διαθέτει μια χρήστη-φιλική διεπαφή που επιτρέπει την γρήγορη και εύκολη οπτικοποίηση δεδομένων υγείας, χωρίς να απαιτείται εκτενής τεχνική εμπειρία.

Robust Data Connectivity

Το Tableau υποστηρίζει την άμεση σύνδεση με διάφορες πηγές δεδομένων, ενσωματώνοντας εύκολα δεδομένα από πολλαπλές βάσεις δεδομένων και συστήματα στον τομέα της υγείας.

Advanced Analytics Capabilities

Με το Tableau, μπορείς να δημιουργείς προηγμένες αναλυτικές απεικονίσεις και να εκτελείς σύνθετες αναλύσεις, ζωτικής σημασίας για την παρακολούθηση και βελτίωση των υγειονομικών επιδόσεων.

Power BI

Interactive Dashboards

Το Power BI προσφέρει δυνατότητες δημιουργίας διαδραστικών dashboards, που επιτρέπουν στους επαγγελματίες υγείας να παρακολουθούν και να αναλύουν δεδομένα σε πραγματικό χρόνο.

Custom Visualizations

Με το Power BI μπορείς να δημιουργήσεις προσαρμοσμένα γραφικά και οπτικοποιήσεις που ανταποκρίνονται στις συγκεκριμένες ανάγκες ανάλυσης δεδομένων στον τομέα της υγείας.

Data Integration

Το Power BI διευκολύνει την ενοποίηση δεδομένων από διάφορες πηγές, επιτρέποντας την εύκολη σύνθεση και ανάλυση πληροφοριών σε ένα ενιαίο περιβάλλον, κρίσιμο για την υγειονομική αναλυτική.

Excel

Functions

Το Excel προσφέρει μια πληθώρα συναρτήσεων όπως η VLOOKUP, HLOOKUP, INDEX και MATCH, οι οποίες επιτρέπουν την αναζήτηση και τον εντοπισμό δεδομένων εντός μιας τεράστιας σειράς ή πίνακα. Αυτές οι συναρτήσεις είναι ουσιώδεις για τη διαχείριση και ανάλυση δεδομένων, καθώς επιτρέπουν την αποτελεσματική εξαγωγή και σύγκριση πληροφοριών από διαφορετικές πηγές.

Pivot Tables

Οι Πίνακες Pivot στο Excel είναι ένα εργαλείο για τη συνοπτική ανάλυση και την αναφορά δεδομένων. Με τους Πίνακες Pivot, μπορείς εύκολα να οργανώσεις και να συνοψίσεις μεγάλες ποσότητες δεδομένων χωρίς να χρειάζεται να γράψεις μια μόνο φόρμουλα. Αυτό καθιστά την ανάλυση πιο προσβάσιμη, καθώς μπορείς να αλλάξεις την προοπτική των δεδομένων σου με απλά drag-and-drop, βοηθώντας στην ανεύρεση νέων διορατικών συμπερασμάτων.

Charts

Το Excel προσφέρει προηγμένα εργαλεία για τη δημιουργία γραφημάτων, επιτρέποντας την εύκολη μετατροπή δεδομένων σε γραμμικά, ραβδογράμματα, και άλλα είδη γραφημάτων. Αυτό βοηθά στην αποτελεσματική ανάλυση και παρουσίαση των δεδομένων, προσφέροντας παράλληλα δυνατότητες προσαρμογής για επαγγελματικά αποτελέσματα.

ΓΙΑΤΙ WORKEARLY

Το Workearly δεν ακολουθεί την παραδοσιακή προσέγγιση των σεμιναρίων, αλλά αντιθέτως, υιοθετεί μια καινοτόμα προσέγγιση που ονομάζεται "Learning with Gamification".  Αυτό φέρνει νέα δυναμική στην εκπαίδευση, καλλιεργώντας ένα περιβάλλον που ενθαρρύνει τη συμμετοχή, τον ανταγωνισμό, και την ανεμπόδιστη προοδευτική μάθηση.

Αληθινά Σενάρια με στοιχεία παιχνιδιού

Η διαδικασία της μάθησης γίνεται πιο ελκυστική όταν συνοδεύεται από στοιχεία παιχνιδιού. Οι εκπαιδευόμενοι βιώνουν τη χαρά της επίλυσης προβλημάτων και της ανάπτυξης νέων δεξιοτήτων με μια δόση διασκέδασης. Το Data Analyst Bootcamp εστιάζει στην πρακτική εφαρμογή της θεωρίας. xρησιμοποιώντας πραγματικά datasets και αληθινά σενάρια.

Κίνητρο
για Πρόοδο 

Μέσω του "Learning with Gamification", οι εκπαιδευόμενοι βρίσκονται σε συνεχή ανταγωνιστικό πνεύμα με τους εαυτούς τους ή μεταξύ τους. Οι πόντοι, τα επίπεδα, και οι επιβραβεύσεις αναδεικνύουν την πρόοδο τους, παρέχοντας κίνητρο για συνεχή βελτίωση. 

Κοινωνική Δικτύωση

Η διασύνδεση μεταξύ των συμμετεχόντων ενθαρρύνεται μέσω  του Linkedin. Η δημιουργία κοινοτήτας μαθητών που ανταλλάσσουν ιδέες και συνεργάζονται είναι το μέλλον στην εκπαίδευση.

Ανακαλύψτε την πλατφόρμα μας :

Write your awesome label here.

Digital Badge & Networking

Write your awesome label here.

Founders

Συχνές Ερωτήσεις

1. Τι είναι τα Data Analytics;

Τα Data Analytics είναι η διαδικασία της συλλογής, ανάλυσης και ερμηνείας δεδομένων για τη λήψη επιχειρηματικών αποφάσεων. Χρησιμοποιώντας τα Data Analytics, οι επιχειρήσεις μπορούν να κατανοήσουν καλύτερα τους πελάτες τους, να εντοπίσουν τάσεις και μοτίβα και να βελτιώσουν την αποτελεσματικότητά τους.

2. Γιατί είναι σημαντικά τα Data Analytics;

Τα Data Analytics είναι σημαντικά για τις επιχειρήσεις γιατί τους επιτρέπουν να:

  • Κατανοήσουν καλύτερα τους πελάτες τους και τις ανάγκες τους
  • Εντοπίσουν τάσεις και μοτίβα που μπορούν να οδηγήσουν σε νέες ευκαιρίες
  • Βελτιστοποιήσουν τις διαδικασίες τους και να μειώσουν τα κόστη
  • Λάβουν καλύτερες επιχειρηματικές αποφάσεις

3. Πως μπορούν να χρησιμοποιηθούν τα Data Analytics στον τομέα του Healthcare;

Πρόληψη Νοσημάτων και Προσδιορισμός Κινδύνου: Χρησιμοποιώντας προηγμένη ανάλυση δεδομένων, μπορείς να αναγνωρίσεις πατρόν στα ιστορικά δεδομένα των ασθενών που μπορούν να υποδείξουν τον κίνδυνο ανάπτυξης συγκεκριμένων νοσημάτων. Αυτό σου επιτρέπει να συστήσεις προληπτικά μέτρα ή θεραπείες.

Βελτιστοποίηση Θεραπευτικών Προτύπων: Με την ανάλυση των αποτελεσμάτων παρελθόντων θεραπειών, μπορείς να βελτιώσεις τις ιατρικές πρακτικές και τα πρωτόκολλα, προσαρμόζοντας τις θεραπείες στις ειδικές ανάγκες των ασθενών.

4. Τι μέλλον έχει ο κλάδος;

Ο κλάδος της υγείας αναμένεται να υποστεί σημαντικές αλλαγές στο μέλλον, με τα Data Analytics να παίζουν καθοριστικό ρόλο.

Ψηφιακή Μετάβαση:
Η ψηφιοποίηση των ιατρικών αρχείων και η αύξηση της χρήσης ηλεκτρονικών συστημάτων υγείας (EHRs) θα συνεχίσουν να αυξάνουν τη διαθεσιμότητα και την ποιότητα των δεδομένων.

Αναλυτική Προσέγγιση στην Προσωπική Υγεία: Η ολοένα αυξανόμενη χρήση wearable συσκευών και η εξατομικευμένη παρακολούθηση της υγείας θα ενθαρρύνει μια πιο προληπτική προσέγγιση στην υγεία, με αναλυτικές προβλέψεις και συμβουλές που θα βασίζονται σε πραγματικό χρόνο δεδομένα.