Dieser Kurs soll zeigen, wie Prinzipien und Methoden der Datenwissenschaft in der klinischen Berichterstattung angewandt werden können. Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer verstehen, welche Anforderungen an die Berichterstattung über klinische Studien gestellt werden und wie sich diese auf die Anwendung der Datenwissenschaft auswirken. Die Teilnehmer werden sehen, wie sie effizient und effektiv arbeiten und gleichzeitig sicherstellen können, dass sie die erforderlichen Standards erfüllen.
Data Science für die klinische Berichterstattung nutzen
Data Science für die klinische Berichterstattung nutzen
Dozenten: Dinakar Kulkarni
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Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 11 Stunden
3 Wochen bei 3 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Github
- Kategorie: Agile Software-Entwicklung
- Kategorie: R-Programmierung
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1 Quiz, 6 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 7 Module
In diesem Modul stellen wir Ihnen diesen Kurs vor. Wir geben einen Überblick über die klinische Berichterstattung im Allgemeinen, beschreiben, wie klinische Studien auf hohem Niveau funktionieren und stellen Ressourcen zur Verfügung, um mehr zu erfahren. Dann werden wir uns auf die Motivation des Kurses konzentrieren und die Vorteile der Anwendung von Data Science im Zusammenhang mit der klinischen Berichterstattung beschreiben
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4 Videos1 Lektüre1 Aufgabe
In diesem Modul untersuchen wir, wie Datenwissenschaftler ihre Arbeit vertrauensvoll mit den richtigen Personen teilen können. Wir werden uns wichtige Konzepte im Zusammenhang mit der gemeinsamen Nutzung von Daten und Ergebnissen, der Qualitätssicherung und den Einschränkungen des Datenzugriffs ansehen.
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23 Videos2 Lektüren1 Aufgabe
In diesem Modul untersuchen wir, wie Sie das Beste aus der Datenwissenschaft herausholen können, indem Sie die beste Denkweise entwickeln.
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9 Videos1 Lektüre1 Quiz1 Aufgabe1 Diskussionsthema
In diesem Modul führen wir in die Idee der Versionskontrolle und insbesondere in git ein. Wir zeigen, wie Sie git effektiv nutzen können, um Ihren Code während der klinischen Berichterstattung zu verwalten, und wie es als Werkzeug für die Zusammenarbeit genutzt werden kann. Außerdem sehen wir uns an, wie man insbesondere ein R-Projekt reproduzierbar macht
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18 Videos1 Lektüre1 Aufgabe
In diesem Modul werden wir die Vorteile von InnerSourcing, OpenSourcing und der Entwicklung eigener R-Pakete diskutieren. Wir werden einige der wichtigsten Prinzipien und Werkzeuge für die Entwicklung von R-Paketen besprechen. Schließlich werden wir lernen, wie man einen CI/CD-Workflow für die Entwicklung von R-Paketen einrichtet.
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16 Videos3 Lektüren1 Aufgabe1 Unbewertetes Labor
In diesem Modul befassen wir uns mit den Werkzeugen und Ansätzen, die verwendet werden, um Risiken in einer Codebasis zu verstehen, die zur Ableitung von Datensätzen und Erkenntnissen verwendet wird. Am Ende dieses Moduls werden Sie praktische Erfahrungen mit der Anwendung dieser Prinzipien auf eine bestimmte Open-Source-Bibliothek sammeln.
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5 Videos1 Aufgabe1 peer review
In diesem letzten Modul werden wir den Kurs kurz Revue passieren lassen und Ihnen die nächsten Schritte auf Ihrer Lernreise vorschlagen
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