Clinical Data Scientist Training
Werde Clinical Data Scientist und wende dieses Wissen im Alltag an, um den nächsten Karriereschritt zu machen
…und kostenlos beraten lassen
Neben dem Beruf online zum Clinical Data Scientist
Lerne professionelles wissenschaftliches Arbeiten
Du lernst alle wissenschaftlichen Methoden, um in der Praxis Studien zu planen, Daten zu bearbeiten und Analysen durchzuführen
Erwerbe Programmierkenntnisse
Führe komplexe Datenanalysen an praxisrelevanten Beispielen und eigenen Daten durch
Werde in der Wissenschaftscommunity sichtbar
Publiziere Deine Forschung in renommierten internationalen Journals
Mache den nächsten Karriereschritt
Wir begleiten Dich im Berufsalltag zur nächsten Karrierestufe, oder zur Promotion, zur Habilitation, sowie zur eigenen Professur
„Bedanken möchte ich mich bei Alexander Krannich für seine unendliche Geduld bei der Einführung in die Welt der Statistik.“
„Es war faszinierend und inspirierend aus einer Fülle von Daten gesuchte Antworten zu finden und zusammen mit Dr. Alexander Krannich neue Methoden anzuwenden.“
„We have very much enjoyed working with Dr. Alexander Krannich and look forward to continuing our collaboration.“
Dein Trainer
Dr. Alexander Krannich ist Geschäftsführer und Chief Data Scientist der BioStats GmbH. Er studierte Statistik, Clinical Trial Management und Medizinwissenschaften und hat über 15 Jahre Erfahrung als Statistiker und Data Scientist in Führungspositionen in der Universitätsmedizin und der pharmazeutischen Industrie. Neben seiner Tätigkeit als Data Scientist ist er Gastwissenschaftler am Experimental and Clinical Research Center (ECRC) der Charité – Universitätsmedizin Berlin und des Max-Delbrück-Centrum für Molekulare Medizin (MDC), sowie statistischer Editor mehrer medizinischer Journals. Er berät Forschungsgruppen weltweit und ist Co-Autor von über 60 auf PubMed gelisteten Peer-Review-Publikationen.
Individueller Karriereplan
Wir entwickeln mit Dir eine individuelle Strategie, wie Du als Clinical Data Scientist in der akademischen, oder industriellen Forschung erfolgreich wirst. Wenn Du eine wissenschaftliche Karriere anstrebst, planen wir mit Dir Deine Studien von der Datensammlung, über die Datenauswertung bis hin zur Publikation. Weiterhin unterstützen wir Dich bei der Erstellung von Drittmittelanträgen, Anträgen bei der Ethikkommission, Einreichungen bei Behörden, sowie bei der Vorbereitung von wissenschaftlichen Vorträgen und Posterpräsentationen. Dies alles unter Berücksichtigung Deiner individuellen Ziele, mit Bezug zur angestrebten Position, oder zur Promotion, Habilitation und Professur.
Daten als Schlüssel zum Erfolg
Moderne quantitative Forschung ist datenbasiert und Data Science das Tool zur Realisierung. Deswegen vermitteln wir umfangreiche Kenntnisse in der Programmierung, um Daten mit anspruchsvollen statistischen Methoden zu analysieren. Neben den Methoden des wissenschaftlichen Arbeitens, lernst Du wie Du die Datensammlung und Datenaufbereitung planst und realisierst. Im Anschluss analysierst Du Daten selbständig und lernst wie Du die Ergebnisse interpretierst. Weiterhin zeigen wir Dir, wie Du die Daten als Text und Abbildungen mit zugehöriger Interpretation in einer Publikation darstellst.
,Machine Learning und Artificial Intelligence
Neben den essentiellen statistischen Methoden, lernst Du die Methoden des Machine Learning und der Künstlichen Intelligenz (Artificial Intelligence). Dies beinhaltet das angewandte Arbeiten mit supervised und unsupervised Machine Learning Modellen. Du trainierst und validierst Modelle auf eigenen Daten die dann in der klinischen Routine angewendet werden können.
Persönliche Gespräche und
Trainingsplattform
In mehreren Livecalls pro Woche besprechen wir alle Deine Fragen zum individuellen Trainingsfortschritt und zu Deinen eigenen Forschungsprojekten. Über unsere Trainingsplattform erhältst Du zu allen Themen Schulungsvideos, Beispiel-Studien & -Daten, Programmieranleitungen und Übungsaufgaben. In unserem Chat erhältst Du täglich Antworten auf Fragen.
Was Du lernst
Methoden der Klinischen Forschung
Konzepte evidenzbasierter Medizin, einschließlich Studientypen, Studienplanung, Bias und Confounder, Randomisierung und Stratifizierung.
Sammlung, Aufbereitung und Analyse von Daten
Wege zur systematischen Datensammlung und dem Datenmanagement, sowie Methoden zur Datenauswertung.
Programmierung
Angewandte Programmierung mit speziellen Data Science-Packages, um auch komplizierte statistische Probleme zu lösen und Abläufe zu standardisieren.
Machine Learning und Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz und Anwendung der zugehörigen Machine Learning Methoden, um Ereignisse vorauszusagen, oder um digital zu diagnostizieren.
Anträge und wissenschaftliche Publikation
Strategien, um Anträge bei Ethikkommissionen, Behörden und Drittmittelgebern, sowie Publikationen professionell zu erstellen.
Interpretation und Darstellung von Ergebnissen
Passende Kennzahlen, Tabellen und Abbildungen erstellen, um Zusammenhänge zu verdeutlichen und Deine Forschungsergebnisse ideal zu präsentieren.