公開講座

製薬業界特化型 データサイエンス講座

講座概要

製薬・ヘルスケア業界におけるデータ分析について、基礎的な内容を網羅的に学ぶことができる講座です。臨床研究や疫学調査で用いられる基本的な統計手法や研究デザインの解説に加え、臨床研究で利用されることの多い多重検定・因果推論・生存時間解析の基礎について詳しく説明します。また、製薬業界特有のデータの統計的性質や可視化手法、さらにはメタアナリシスや医療経済評価についても学ぶことができます。因果推論と生存時間解析については、講義形式の説明だけではなく、ご自身で手を動かしてもらうハンズオン形式を交えながら学んでいただきます。
※本講座は、eラーニング(VOD形式)での開催です。

本講座のゴール
  • 製薬・ヘルスケア業界に特有のデータの性質や可視化手法について理解し、解釈できるようになる
  • 臨床研究や疫学の文献で利用される統計学の概念を正しく理解し、解釈できるようになる
  • 臨床研究において必須となる多重検定・因果推論・生存時間解析の基本的な知識と分析スキルを身に付ける
  • EBM(Evidence-Based Medicine)を実践する上で重要なメタアナリシスの統計的手法を理解する
  • 医療技術の価格に関わる意思決定をサポートするための医療経済評価の基本的な考え方を理解する
受講対象者
  • 製薬・ヘルスケアに関連する業務に従事し、データ分析を活用したいと考えている方
  • 製薬企業に勤務し、データ分析を行いたいと考えている方
  • データ分析業務に従事し、今後製薬・ヘルスケアに関連する業務を予定している方
  • 将来、製薬・ヘルスケアに関連する企業でデータ活用に取り組み活躍したい方
  • AI・データ分析・DXのプロジェクトに参画予定の方
    ※Pythonを使用した基本的なデータハンドリングができ、機械学習・統計モデリングの代表的な手法について理解している方を対象とします。Pythonを使ったことがない方は「データ分析のためのPython基礎講座」、機械学習・統計モデリングを学んだことがない方は「ビジネスで使える機械学習入門講座(教師あり学習)」を受講したうえで本講座を受講することをお勧めします。
受講費用

327,800円(税込)/ 1名

利用環境
  • eラーニング(VOD形式)※当社より動画視聴のURL及びID・パスワードをお送りいたします。
  • Amazon WorkSpaces ※弊社よりログイン情報をお送りいたします。
    – Python (Jupyter Lab)
準備いただくもの
  • PC
  • インターネット環境

プログラム

合計27時間

  • 代表的なデータの性質

    • 製薬企業で扱うデータ外観
    • 各種データの統計的性質
  • 代表的な可視化手法

    • 代表的な可視化手法の考え方
    • 基礎知識
    • 基本手法
    • 分布確認、経時推移確認、関係性確認、その他の可視化手法
  • 臨床統計・疫学調査

    • 臨床統計・疫学調査の考え方
    • 基礎知識
    • 研究の種類と特徴
    • 観察研究
    • 臨床試験(介入研究)
    • サンプルサイズ設計の考え方
    • スクリーニング検査
    • 用量反応モデル
  • 多重検定

    • 多重比較法概要
    • 基礎知識
    • 具体的な手法(FWERの制御、FWER制御以外の方法)
    • 高度なアプローチ
  • 因果推論

    • 因果推論の考え方
    • 基礎知識
    • 傾向スコアマッチング、IPW推定量
    • その他の方法
  • 生存時間解析

    • 生存時間解析概要
    • 基礎知識
    • 生存関数の推定(Kaplan-Meier法)
    • 生存時間の群間比較(Log-Rank検定)
    • パラメトリックモデル
    • Cox比例ハザードモデル
    • 発展的なトピック
  • メタアナリシス

    • メタアナリシスの考え方
    • 基礎知識
    • 文献検索の基本
    • メタアナリシスの統計手法
    • NMA(ネットワーク・メタアナリシス)の概要
  • 医療経済評価

    • 医療経済評価の考え方
    • 基礎知識
    • QALYs
    • 薬剤経済学のモデル分析

※標準受講時間は講義中の練習問題に必要な解答時間が異なるため目安となります。

プログラムは予告なく変更になる場合がございます。ご了承ください。

教材サンプル

スケジュール

開催日

2022年5月16日(月) 9時00分 ~ 2022年6月15日(水)18時00分

定員

15名

開催場所(形式)

本講座はeラーニング(VOD形式)での開催です。上記期間内にご受講ください。

申込締切

2022年5月12日(木)17時00分 締切

入金締切

2022年5月13日(金)15時00分 締切

お申し込み

申し込み受付は終了いたしました。たくさんのお申し込み、誠にありがとうございました。

開催日

2022年6月1日(水) 9時00分 ~ 2022年6月30日(木)18時00分

定員

15名

開催場所(形式)

本講座はeラーニング(VOD形式)での開催です。上記期間内にご受講ください。

申込締切

2022年5月30日(月)17時00分 締切

入金締切

2022年5月31日(火)15時00分 締切

お申し込み

本講座受講者の感想

  • 可視化手法が網羅的にまとまっており、可視化する際の参考になるものだった。

  • 製薬企業に勤めているが、臨床統計・疫学基礎について学んだことがなかったため、本日の講義で基礎的な理解ができた。

  • 資料が図を用いており直感的に理解しやすかった。演習がありコーディングの復習が出来て助かった。

  • 生存時間分析の解析手順やPythonでのコーディングなど参考になった。

  • 生命科学・基礎研究から生じるデータの種類と、利用できるデータベースについて、網羅的・体系的に学ぶことができた。

  • 多重検定は品質管理でも重要な領域なので、話を聞くことができてよかった。

  • 製薬の中で一般に必要とされるような解析が一通り学べた。

  • あまり考えたことのない製薬に関する解析についても学べて知識の幅が広がった。

本講座に関して

お問い合わせ先

株式会社ALBERT 「データサイエンティスト育成支援公開講座」事務局
Email: dst_open@albert2005.co.jp

申し込みに関して
申し込みからの流れ
  • 申込締切は、講座開始日の2営業日前を予定しています。
  • 事業が競合する企業様からのお申し込みは、お断りする場合がございます。予めご了承くださいませ。
  • お申し込みが多数があった際は、受付できないことがございます。お申し込み後事務局よりご連絡いたします。

更新日:2022年4月26日

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