Курс по биостатистике разработан для медицинских специалистов, которые хотят уверенно ориентироваться в океане чисел и фактов современного здравоохранения

Умение работать с данными — незаменимый навык современного специалиста

Написать качественную научную статью или диссертацию, оформить результаты клинических исследований или годовой отчёт невозможно без применения статистических методов.

Даже если в вашей команде есть статистик и вам не приходится проводить анализ самостоятельно, нужно уметь грамотно читать статистический отчёт и делать обоснованные выводы.

Погружение в анализ данных будет постепенным

От планирования эксперимента и сбора информации до статистических расчётов

По итогам курса вы получите

Чёткое представление, в каких ситуациях могут применяться различные методики статистического анализа

Простые инструкции, как самому проводить статистические расчёты с помощью Python

Отработанный навык представления и визуализации данных в стиле доказательной медицины

Практический опыт работы с медицинскими данными и их особенностями

Умение правильно интерпретировать полученные результаты и делать выводы

Преподаватели — эксперты в области биостатистики

Вероника Даниэль

• Врач, кандидат медицинских наук

• Автор 24 научных статей, из которых 9 — в англоязычных журналах Q1

• Соавтор трёх запатентованных изобретений в области медицины и биостатистики

Александра Мамчур

• Биофизик, биостатистик

• Автор 18 научных статей, из которых 9 — в англоязычных журналах Q1

• Соавтор двух запатентованных изобретений в области медицины и биостатистики

Программа обучения —
8 недель

● Занятия проходят два раза в неделю вечером в будни

● Записи вебинаров и воркшопов, тесты, решения домашних заданий и другие полезные материалы хранятся в личном кабинете

Клинические исследования и доказательная медицина

Введение в доказательную медицину

Виды клинических исследований в зависимости от цели и клинической гипотезы: фундаментальные, наблюдательные, интервенционные

Формирование базы данных для проведения исследования. Мета-анализы и систематические обзоры как основа доказательной медицины. Базы данных доказательной медицины

Типы данных

Описательная статистика

Генеральная совокупность и выборка

Основные метрики, используемые для описания выборки: распределение значений в выборке, меры центральной тенденции, доверительный интервал

Визуализация разных типов данных

Базовая описательная статистика в Excel

Базовая описательная статистика в Python: работа с большими данными

Доступ к функционалу Python через Google Colab

Типы данных и базовые команды

Библиотека Pandas: загрузка базы данных, основные операции с таблицами

Библиотека Numpy: математические вычисления и работа с массивами данных

Библиотеки Matplotlib и Seaborn: визуализация данных для высокорейтинговых журналов

Базовая описательная статистика в Python

Сравнение независимых выборок

Выдвижение и проверка статистических гипотез. Основные типы ошибок при проверке гипотез

Чувствительность и специфичность методов

Значимость и p-value

Статистические тесты для проверки гипотез

Корреляционный анализ

Анализ взаимосвязи между факторами: направление и сила связи

Коэффициент корреляции Пирсона. Коэффициент корреляции Спирмена

Корреляционный анализ в Python

Многофакторный анализ

Причинно-следственная связь: конфаундеры, ковариаты, медиаторы

Линейная регрессия. Нормализация данных

Логистическая регрессия. Прогностические модели

Многофакторный анализ в Python: библиотеки Statsmodels, Scikit-learn (sklearn)

Анализ пролонгированных исследований

Кривые выживаемости Каплана-Мейера

Медианная выживаемость. Регрессия Кокса

Анализ безопасности и эффективности лекарственных препаратов. LD50

Отношение рисков: Hazard ratio

Анализ выживаемости в Python: библиотека Scikit-survival

Как устроено обучение

В программе только конкретика — мы ценим ваше время

Вебинары-практикумы в прямом эфире по расписанию
Вы сможете задать вопросы преподавателю и получить рекомендации
Возможность посмотреть занятие в записи
Если не получается прийти на вебинар, можно посмотреть его в записи. Материалы всегда доступны в личном кабинете
Акцент на практику
Мастер-классы и практические занятия помогут закрепить знания и освоить нужные для работы инструменты
Поддержка команды сопровождения
Все технические и организационные вопросы вам поможет решить координатор курса — он всегда на связи в общем чате

Если вы хотите увереннее себя чувствовать во время обучения по этой программе

Рекомендуем пройти бесплатный курс-симулятор «Основы анализа данных в SQL, Python, Power BI, DataLens». Вы изучите основы работы с ключевыми инструментами и попрактикуетесь в решении типичных аналитических задач.

Заводите полезные связи в комьюнити профессионалов

Мы организовали медицинское сообщество специалистов разного профиля в Telegram. Здесь можно получить совет от коллег, обсудить сложный кейс из практики, найти лечащего врача для себя или своих пациентов, которые живут в другом городе либо нуждаются в консультации специалиста другого профиля.