Genentech

Datenwissenschaft mit realen Daten in der Pharmaindustrie

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Datenwissenschaft mit realen Daten in der Pharmaindustrie

Adriana Reyes
Otto Fajardo

Dozenten: Adriana Reyes

3.145 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

13 Bewertungen

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

1 Woche zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Erklären Sie, wie reale Daten/Beweise in den Prozess der Arzneimittelentwicklung passen

  • Beschreiben Sie die drei wichtigsten Arten von Bias, die bei Beobachtungsstudien auftreten können

  • Anwendung grundlegender Techniken der Ereigniszeitanalyse wie Kaplan-Meier-Diagramme und Cox-Modelle auf synthetische Daten.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Healthcare Industry Knowledge
  • Kategorie: Statistical Methods
  • Kategorie: Clinical Research
  • Kategorie: Statistical Analysis
  • Kategorie: Electronic Medical Record
  • Kategorie: Drug Development
  • Kategorie: Health Policy
  • Kategorie: Data Analysis
  • Kategorie: Epidemiology
  • Kategorie: Data Quality
  • Kategorie: Predictive Modeling
  • Kategorie: Data Science
  • Kategorie: Clinical Trials

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: R Programming

Wichtige Details

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5 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

In diesem Kurs gibt es 5 Module

In diesem Modul stellen wir kurz die Phasen der Arzneimittelentwicklung und den Prozess der Evidenzgenerierung vor, um Behandlungen für Patienten bereitzustellen. Anschließend wird veranschaulicht, wie Daten/Evidenz aus der realen Welt in die Arzneimittelentwicklung einfließen.

Das ist alles enthalten

5 Videos4 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema

In diesem Modul erkunden wir die Grenzen von realen Daten. Wir erörtern verschiedene Quellen für reale Daten und erläutern ihre Stärken und Schwächen. Anschließend erstellen wir klarere Definitionen der Arten von Bias, die bei der Untersuchung von Realweltdaten auftreten können.

Das ist alles enthalten

3 Videos1 Aufgabe2 Diskussionsthemen

In diesem Modul untersuchen wir Studiendesigns für Beobachtungsdaten und Methoden zur Kontrolle von Bias (systematischen Fehlern). Wir erwähnen auch konkrete Beispiele aus der pharmazeutischen Forschung.

Das ist alles enthalten

3 Videos4 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema

In diesem Modul werden wir unsere eigene Studie mit synthetischen Daten entwerfen und durchführen, um die in den Modulen 1-3 erlernten Konzepte zu erforschen.

Das ist alles enthalten

5 Videos1 Aufgabe1 Diskussionsthema3 Unbewertete Labore

In diesem Modul betrachten wir die Sichtweise von zwei wichtigen Interessengruppen: Regler und Kostenträger. Wir sehen, wie sie zu Daten/Evidenz aus der realen Welt und deren Akzeptanz stehen. Wir erforschen auch spezifische Anwendungsfälle, wie Evidenz aus der realen Welt in der Praxis verwendet wurde.

Das ist alles enthalten

3 Videos4 Lektüren1 Aufgabe2 Diskussionsthemen

Dozenten

Adriana Reyes
Genentech
1 Kurs 3.145 Lernende
Otto Fajardo
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RM

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