Учебный план

Формат

Критерии отбора

Осенний семестр

I. ОСНОВЫ SAS-ПРОГРАММИРОВАНИЯ

Цель данного курса – научить студентов создавать SAS-программы в среде Microsoft Windows. Он предусматривает обзор системы SAS для Microsoft Windows и фундаментальные знаняи следующих аспектов: введение в SAS, основы работы с данными, включая внесение необработанных данных в SAS, использование форматов и информантов, функции, условная обработка данных, создание подмножеств и наборов данных. Курс также предусматривает обзор основных процедур отчетности, включая PROC Print, PROC Freq, PROC Means, PROC Tabulate и PROC Report, а также принимающие системы, SQL, SAS/GRAPH, макросы, структуры и другие процедуры Base SAS. Данный курс предлагает базу наиболее актуальных проблем SAS.

II. ВВЕДЕНИЕ В КЛИНИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Данный курс служит введением в фундаментальные понятия и подходы, которые руководят разработкой, анализом и интерпретацией клинических исследований. Он предполагает общий обзор индустрии клинических исследований и разработки новых лекарств. Студентов знакомят с языком, который типично ассоциируется с клиническими исследованиями и фармацевтической индустрией. У них есть возможность изучить, понять и применять данную терминологию в контексте клинических исследований. Данный курс также включает обзор процесса производства новых лекарств от разработки через процесс получения разрешения и выход на рынок. Цель курса – предоставить студентам базу, необходимую для восприятия дополнительных курсов в сфере биостатистики, анализа клинических данных и биостатистического программирования.

III. АНГЛИЙСКИЙ ЯЗЫК ДЛЯ ФАРМАЦЕВТИЧЕСКОЙ ИНДУСТРИИ

Данный курс разработан с целью подготовки студентов к эффективному общению на английском языке в пределах фармацевтической индустрии. Данный курс предоставит обучаемым лингвистические навыки и специальную лексику, необходимые для успешного общения в заданном рабочем окружении. Ряд тем и ролевых ситуаций, а также обширная практика, предоставляют студентам понимание того, как общаться эффективно в контексте фармацевтической индустрии.

IV. ВВЕДЕНИЕ В БАЗЫ ДАННЫХ

Данный курс предполагает изучение основ систем баз данных, уделяя особое внимание таким компонентам, как относительная алгебра и моделирование данных, нормализация схем, оптимизация и трансакция запросов. Преподается алгебраический язык запросов, который формирует как формальную основу языка структурных запросов, так и его продвинутый уровень. Курс разработан для студентов, которые не имеют предыдущего опыта в работе с базами данных, хотя участие студентов, прослушавших бакалаврский курс по базам данных, приветствуется.

V. СТАТИСТИКА I

Данный курс исследует сбор, анализ и интерпретацию данных. Он предоставляет понимание логики разных методов сбора данных, с особым вниманием, уделяемым методам, используемым для сбора данных. Студентов обучают узнавать и предоставлять примеры разных типов данных, которые возникают в области здравоохранения и клинических исследований, интерпретировать разницу в распределении данных путем визуальных обзоров, считать стандартные показатели и вытекающие из них возможности, считать и интерпретировать доверительный интервал для показателей и пропорций населения. Студентам предоставляется теоретическая база линейных и генерализированных моделей. Данный курс освещает следующие линейные модели: многомерная стандартная теория, подсчет наименьшего квадрата числа, ограничение распределения Хи-квадрат и F-распределения, суммы квадратов (частичные, последовательные), ожидаемые суммы квадратов, наименьшие значимые квадраты, ортогональность, анализ вариантности. Во второй половине семестра особое внимание уделяется таким аспектам, как генерализированные общие модели: биноминальная, пуассоновская, многомерные ошибки, введение в категориальный аналих данных, условные сходства, квази-сходства, проверка моделей и дизайн подобранных пар.

Весенний семестр

I. КЛИНИЧЕСКОЕ SAS-ПРОГРАММИРОВАНИЕ

Данный курс разработан с практической направленностью и особое внимание уделяет практическим аспектам выполнения анализа клинических исследований в фармацевтической индустрии. Навыки включают создание баз данных, таблиц и списков; подготовка графических моделей и выполнение обычного статистического анализа. Такие важные темы, как CDISC, MedDRA, WHODrug, стандартные процедуры регулирования и другие руководства и стандарты индустрии будут представлены в курсе. Во время практических работ студенты будут импортировать и экспортировать неподготовленные файлы данных, обрабатывать и трансформировать данные, комбинировать наборы данных SAS, проводить анализ, писать детальные и обобщающие отчеты с использованием процедур SAS, определять и исправлять данные, порядок и программные ошибки и использовать внешние системы доставки. Студентам будут предоставлены наборы данных, связанные со здравоохранением.

II. РАБОТА С КЛИНИЧЕСКИМИ ДАННЫМИ

Модуль интерпретации данных разработан с целью помощи студентам, которые не имеют базы в медико-биологических науках, подготовиться к оценке интерпретации данных в клинических исследованиях. В курсе изучается ряд ключевых тем в медицине, и каждая из этих тем построена на изображении или исследовании, таких как жизненные показатели, рентгеновские лучи, томограф, мазок крови, которые используются для проверки определения и интерпретации предоставляемых данных. С помощью объяснения правильных и неправильных ответов студенты могут понять свои ошибки без возможных негативных последствий. Курс нацелен на обучение студентов интерпретации клинических данных и обработке результатов, полученных в ходе клинического SAS-программирования.

III. АНГЛИЙСКИЙ ЯЗЫК ДЛ ФАРМАЦЕВТИЧЕСКОЙ ИНДУСТРИИ (продолжение)

IV. СТАТИСТИКА II

Данный курс является важным для моделирования и анализа данных во многих сферах, включая медицину, статистическую науку, экономику и другие общественные дисциплины. Статистика II освещает классические модели измерений, модели случайного эффекта, генерадизированные оценочные уравнения, иерархические модели и переходные модели для бинарных данных, пограничные vs смешанные модели, согласование с моделями, проверка моделей, кластеры и импликации для обучающих моделей. Модуль также включает обсуждение недостающих техник обработки данных, байесовский метод и метод подобия для общих линейных моделей и различных алгоритмов, таких как максимальное подобие и обощенный наименьший квадрат. Курс также предполагает введение в методы работы с данными с цензорными механизмами. Темы включают таблицы выживания, непараметрические подходы (например, Каплан-Меир, логарифмический ранговый критерий), полупараметральные подходы (например, меодель Кокса), конкурентные риски (введение в регрессию Пуассона в связи с моделью Кокса) и варианты, зависящие от времени. К тому же, методология и аргументация байесовских методов и их применение будут обсуждаться вкратце.

V. ПОДГОТОВКА К БАЗОВОЙ SAS-СЕРТИФИКАЦИИ

Данный курс создан для подготовки студентов к сдаче экзамена SAS Base Programming for SAS 9 exam. Он предлагает полную информацию о SAS-сертификации, преимущества сертификации, типичные трудности, с которыми студенты сталкиваются во время экзамена, обзор технических аспектов и практического опыта стендовых тестов.