Анализ клинических данных —
это не выбор теста.
Это последовательность решений,
от которых зависит результат.
это не выбор теста.
Это последовательность решений,
от которых зависит результат.
Практический курс по анализу клинических данных
для врачей и исследователей с использованием R
для врачей и исследователей с использованием R
Анализ данных — это не только расчёты.
Даже при корректной статистике
результат может быть неверно интерпретирован.
Проблема чаще возникает раньше:
— группы несопоставимы
— структура данных не учитывается
— метод выбирается после просмотра результата
— вывод строится только на p-value
Освоить R — недостаточно.
Важно понимать,
как выстроен анализ и что означает результат.
О курсе
Цели и задачи курса
Курс помогает выстроить целостный подход
к анализу клинических и биомедицинских данных.
Мы последовательно разбираем:
— как устроены данные
— как подготовить таблицу к анализу
— как выбирать методы
— как строить графики
— как интерпретировать результаты
— как понимать ограничения анализа
Это не набор отдельных тем,
а путь от данных к осмысленному выводу.
к анализу клинических и биомедицинских данных.
Мы последовательно разбираем:
— как устроены данные
— как подготовить таблицу к анализу
— как выбирать методы
— как строить графики
— как интерпретировать результаты
— как понимать ограничения анализа
Это не набор отдельных тем,
а путь от данных к осмысленному выводу.
Кому подойдёт курс
Курс будет полезен специалистам, работающим с клиническими и биомедицинскими данными.
Врачам-исследователям
Если вы используете статистику в работе,
но не всегда уверены,
как интерпретировать результаты анализа.
но не всегда уверены,
как интерпретировать результаты анализа.
Ординаторам, аспирантам и молодым специалистам
Если вам нужно анализировать данные
для диссертации, статьи или научного проекта,
но нет системного понимания.
для диссертации, статьи или научного проекта,
но нет системного понимания.
Биологам и специалистам, работающим с данными
Если вы работаете с таблицами, показателями,
группами и результатами экспериментов
и хотите понимать логику анализа.
группами и результатами экспериментов
и хотите понимать логику анализа.
Программа
Программа курса выстроена как последовательность этапов анализа.
Каждый модуль — это не отдельная тема,
а шаг в общем процессе:
от структуры данных до интерпретации результата.
Каждый модуль — это не отдельная тема,
а шаг в общем процессе:
от структуры данных до интерпретации результата.
Введение в R и роль анализа данных
Зачем врачам и исследователям нужен R, установка и настройка среды, знакомство с интерфейсом R и RStudio.
Подготовка и организация данных
Работа с клиническими таблицами, загрузка данных (Excel / CSV), обработка пропущенных значений.
Очистка и подготовка данных
Фильтрация, группировка, базовые операции с данными и подготовка таблицы к анализу (dplyr).
Описательная статистика
Ключевые показатели и их интерпретация в клинических исследованиях.
Сравнение групп
Выбор и применение статистических методов (t-test, Манна–Уитни, χ²) с учётом структуры данных.
Анализ взаимосвязей
Корреляционный анализ и интерпретация результатов.
Визуализация данных
Построение графиков (ggplot2) и подготовка визуализаций для научных публикаций.
Что вы сможете после курса
После курса вы сможете не просто применять методы,
а понимать, что именно вы делаете и почему.
Вы сможете:
а понимать, что именно вы делаете и почему.
Вы сможете:
- подготовить клинические данные к анализу
- определить типы переменных и структуру таблицы
- выбрать подходящий метод анализа
- построить информативные графики в R
- интерпретировать p-value, доверительные интервалы
и величину эффекта - понимать ограничения анализа
- оформлять результаты для научной публикации
Формат
Курс построен так, чтобы вы могли не просто посмотреть материал,
а последовательно разобраться и применить его на практике.
а последовательно разобраться и применить его на практике.
- Онлайн-форматВсе лекции и практические занятия доступны в записи.
Вы можете проходить материал в удобном темпе
и возвращаться к нему при необходимости. - Методические материалыКаждый модуль сопровождается подробными текстовыми материалами, которые помогают глубже понять и закрепить тему.
- Структура курсаКурс выстроен как последовательность этапов анализа:
от подготовки данных до интерпретации результатов.
Материал подаётся не как отдельные темы,
а как единый процесс. - Поддержка и разбор вопросовВ процессе обучения вы можете задавать вопросы
и получать разбор сложных моментов. - Практическая направленностьОсновной акцент — на применении методов анализа
на клинических и биомедицинских данных.
Каждый шаг разбирается в контексте реальной работы с данными. - Формат прохожденияМатериалы открываются последовательно,
чтобы сохранялась логика обучения и было проще выстроить понимание анализа данных.
Стоимость участия — 23 000 ₽
Это обучение, которое позволяет не разбирать статистику по отдельным темам,
а выстроить целостный подход к анализу данных
в клинических и биомедицинских исследованиях.
Курс включает:
— 13 видеолекций
— практические занятия
— методические материалы
— тесты
— разбор логики анализа данных
— работу в R на прикладных примерах
Оплата после первого занятия —
чтобы вы могли понять, подходит ли формат.
Если вы рассматриваете участие в курсе,
вы можете оставить заявку — я свяжусь с вами и отвечу на вопросы.
По итогам курса вы получите сертификат, подтверждающий освоение программы.
Филиппова Елена Александровна
Автор курса и главный преподаватель
О себе: Меня зовут Елена Филиппова, кандидат медицинских наук, старший научный сотрудник лаборатории патогеномики и транскриптомики ФГБНУ «НИИОПП».
Моя работа связана с анализом молекулярно-биологических и клинических данных, а также подготовкой результатов для научных публикаций.
Автор более 50 научных статей (WoS/Scopus, включая журналы Q1, индекс Хирша — 13), руководитель и исполнитель научных проектов (РНФ), соавтор патентов.
В курсе я делюсь практическим опытом работы с данными и подходами, которые используются в реальных исследованиях.
Дополнительно проходила обучение в области анализа данных и статистики (R, Python), а также специализированные программы по молекулярно-биологическим исследованиям, включая экзомное и single-cell секвенирование.
В том числе прошла курс по основам статистики Medstatistic (https://taplink.cc/medstatistic/p/27b3b1/).
Моя работа связана с анализом молекулярно-биологических и клинических данных, а также подготовкой результатов для научных публикаций.
Автор более 50 научных статей (WoS/Scopus, включая журналы Q1, индекс Хирша — 13), руководитель и исполнитель научных проектов (РНФ), соавтор патентов.
В курсе я делюсь практическим опытом работы с данными и подходами, которые используются в реальных исследованиях.
Дополнительно проходила обучение в области анализа данных и статистики (R, Python), а также специализированные программы по молекулярно-биологическим исследованиям, включая экзомное и single-cell секвенирование.
В том числе прошла курс по основам статистики Medstatistic (https://taplink.cc/medstatistic/p/27b3b1/).
Отзывы
Контакты
Если вы рассматриваете участие в курсе
или хотите уточнить детали —
напишите мне
или хотите уточнить детали —
напишите мне
