Ihr Einstieg in klinische Forschungsdaten
Webcode 26122142
Dr. Marco Schwarzer
Sino Consultancy, Falkensee
Geschäftsführer; Im Rahmen seiner Promotion entwickelte Dr. Marco Schwarzer seine Affinität zur Verarbeitung großer Datenmengen und startete nach einer zusätzlichen Qualifikation seine Karriere als Data Manager. Als Head of Data Management und späterer Chief Technology Officer (CTO) verantwortete er den weiteren Aufbau und die Etablierung der Abteilungen Data Management und Biostatistics. In den darauffolgenden Jahren begleitete er als Chief Operating Officer (COO) den Ausbau des operativen Geschäfts einer CRO. Als Chief Interface Officer (CIO) sorgte er zudem dafür, dass innerhalb der unterschiedlichsten Projekte ein einheitliches Prozessverständnis etabliert wurde - die Grundlage für eine erfolgreiche Projektdurchführung. Sein aktueller Wirkungskreis umfasst den Support sowie die Wissensvermittlung bei der Durchführung klinischer Studien. Ergänzend dazu runden die Durchführung nationaler und internationaler Audits sein Profil ab.
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Veranstaltung - 390,-€ zzgl. MwSt.
Die Teilnahmegebühr beinhaltet eine umfangreiche Dokumentation inklusive der Downloadmöglichkeit dieser Unterlagen. Das e-Learning steht Ihnen 90 Tage zur Verfügung.
Es gelten unsere Allgemeinen Geschäftsbedingungen (Stand: 01.06.2024), die wir auf Wunsch jederzeit übersenden und die im Internet unter www.forum-institut.de/agb eingesehen werden können. Bitte beachten Sie bei diesem Angebot Ziff. II.2. (e-Learnings, Online-Foren, Web-TV und sonstige internetbasierte Dienste/Angebote.
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Regine Görner
Dr. Verena Klüver
r.goerner@forum-institut.de
v.kluever@forum-institut.de
Sie suchen eine Weiterbildung, die Ihnen den Einstieg in das Tätigkeitsfeld Data Science in der Klinischen Forschung erleichtert und Ihnen Basiswissen zu klinischen Studien, Good Clinical Practice und den umfangreichen Aufgaben und Verantwortlichkeiten vermittelt, die auf Sie warten? Dann absolvieren Sie dieses e-Learning!
Der Fokus und die Arbeitsweisen im Umgang mit klinischen Daten haben sich grundlegend verändert. Weg von der reinen Datenverwaltung im Rahmen eines Datenmanagements hin zu fokussierter Datenanalyse und -interpretation. Das Ziel: Erkenntnisgewinn, um evidenzbasierte Entscheidungen im klinischen Forschungsumfeld treffen zu können.
Dieses e-Learning greift die Veränderungen im Mindset auf und vermittelt in vier Modulen essenzielles Grundlagenwissen für eine Tätigkeit als Data Scientist in der Klinischen Forschung.
Sie lernen die Grundsätze klinischer Studien (Good Clinical Practice) kennen und erhalten eine Orientierung im komplexen Regelwerk, welches klinischen Studien zugrunde liegt. Sie erfahren, welche Verantwortlichkeiten Sie im Data Lifecycle haben - vom Sammleln und Verarbeiten klinischer Studiendaten über deren Analyse bis hin zur Archivierung, Publikation und Datennutzung.
Mit dem vermittelten Wissen verstehen Sie die komplexen Zusammenhänge und Anforderungen an die Handhabung klinischer Studiendaten. Sie erkennen, warum Standards im Datengenerierungsprozess unerlässlich sind, und sind so in der Lage, im Kontext Ihrer Data-Science-Tätigkeit maßgeblich zur Sicherstellung der Integrität, Vollständigkeit und Nachvollziehbarkeit von Studiendaten aktiv beizutragen.
Das e-Learning wurde 2025 konzipiert.
Mit diesem e-Learning erhalten Sie einen grundlegenden Überblick über die Aufgabengebiete im Bereich Clinical Data Science - ideal für alle Personen, die in diese Thematik einsteigen und Basiswissen rund um wichtige Begrifflichkeiten im klinischen Forschungsumfeld, regulatorische Anforderungen und Good Clinical Practice benötigen.
Sie erarbeiten sich die Inhalte der einzelnen Module in Ihrem individuellen Lerntempo. Sie absolvieren Lernerfolgskontrollen (*) nach jedem Modul und haben so die Möglichkeit, das Erlernte zu reflektieren. Am Ende des e-Learnings erhalten Sie ein qualifizierendes Zertifikat (*). Die Unterlagen inkl. eines Abkürzungsverzeichnisses stehen Ihnen als Nachschlagewerk auch nach Beendigung der Weiterbildung zur Verfügung.
(*) Das Zertifikat/die Lernkontrollen werden auf Grundlage eines automatisierten nicht-individuellen Multiple-Choice-Tests erstellt.
von 5 Sternen aller Bewertungen aus 2024
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Guter Überblick über die Prozesse und sehr anschauliche Abbildungen.
Guter Überblick, anschauliches Material, können gut als Input für unsere Prozesse nehmen.
