2025-12-09 2026-06-16 , online online, 1.690,- € zzgl. MwSt. Dr. Alexander Krannich https://www.forum-institut.de/seminar/26062550-klinische-datenstandards-und-programmierung-mit-sas-r/referenten/26/26_06/26062550-webcast-serie-klinische-datenstandards-und-programmierung-mit-sas_krannich-alexander.jpg Klinische Datenstandards und Programmierung mit SAS & R

Kompakter Einstieg in die Themen klinische Datenstandards sowie die Programmierung mit SAS & R - mittels drei Webcast-Modulen gut in Ihren Arbeitsalltag zu integrieren. Für den Karrierestart in Data Science empfehlen wir zusätzlich die Teilnahme am optional buchbaren e-Learning GCP und Data Science in klinischen Studien.

Themen
  • Die Basics für Ihr Arbeitsgebiet: Klinische Datenstandards, wichtige statistische Begrifflichkeiten und Anwendungen
  • Schwerpunkt "Statistical Analysis System": Das SAS-Programm und wie man damit arbeitet
  • Schwerpunkt "R": Grundlagen der Software und Anwendungsgebiete im klinischen Datenumfeld


Wer sollte teilnehmen?
Diese dreiteilige Webcast-Serie richtet sich an Data Scientists, Data Manager und Statistical Programmer in Pharma- und MedTech-Unternehmen sowie der akademischen Forschung, welche

  • seit Kurzem im Bereich der klinischen Datenverarbeitung bzw. statistischen Programmierung tätig sind und
  • Grundkenntnisse in Sachen klinischen Datenstandards und den Programmiersprachen SAS und R erhalten möchten.

Für diejenigen, die ganz am Anfang ihrer Karriere in diesen Arbeitsbereichen stehen, empfehlen wir zusätzlich die Teilnahme am e-Learning GCP und Data Science in klinischen Studien.
Ziel der Veranstaltung
Klinische Datenstandards und statistische Programmierung bilden die Basis für zuverlässige, effiziente und reproduzierbare Analysen klinischer Studien.

Diese dreiteilige Webcast-Serie vermittelt Ihnen essenzielle Grundlagenkenntnisse in diesem Bereich.

Modul 1 macht Sie mit den wesentlichen Datenstandards in der Klinischen Forschung sowie den wichtigsten statistischen Begrifflichkeiten und Anwendungen vertraut. In Modul 2 und 3 sammeln Sie erste praktische Erfahrungen in den Programmiersprachen SAS und R sowie deren Einsatzmöglichkeiten im klinischen Umfeld.

Nach der Weiterbildung haben Sie verstanden, wie Daten aus klinischen Studien zu analysieren, zu verarbeiten und für die weitere Arzneimittelentwicklung zur Verfügung zu stellen sind und können das Erlernte in der Praxis anwenden.
Ihr Nutzen

Die Weiterbildung besteht aus mehreren Modulen sowie einem optional buchbaren e-Learning "GCP und Data Science in klinischen Studien" im Vorfeld. Dieses Konzept ermöglicht es Ihnen, die Lernphasen in Ihren Arbeitsalltag bestmöglich zu integrieren und sich Fachwissen in kurzer Zeit anzueignen. Sie sind dennoch an einem Termin verhindert? Kein Problem! Wir zeichnen die Webcast-Folgen auf, so dass Sie diese auch im Nachgang in einem geschützen Online-Bereich abrufen können.

Webcast-Serie Klinische Datenstandards und Programmierung mit SAS

Klinische Datenstandards und Programmierung mit SAS & R

Ihr Einstieg in Data Science und Statistical Programming im klinischen Umfeld

Ihre Vorteile/Nutzen
  • Perfekt für den Einstieg ins klinische Datenumfeld
  • Schwerpunkt-Module "SAS" und "R"
  • Expert*innen aus der Programmierungspraxis
  • Offiziell zertifiziert nach ISO 9001 und ISO 21001

Webcode 26062550

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Alles auf einen Blick

Termin

09. - 16.06.2026

09. - 16.06.2026

Zeitraum

Jeweils von 09:00-13:00 Uhr

Jeweils von 09:00-13:00 Uhr
Veranstaltungsort

online

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Gebühr
Ihre Kontaktperson

Regine Görner
Dr. Verena Klüver

r.goerner@forum-institut.de
v.kluever@forum-institut.de

Details

Kompakter Einstieg in die Themen klinische Datenstandards sowie die Programmierung mit SAS & R - mittels drei Webcast-Modulen gut in Ihren Arbeitsalltag zu integrieren. Für den Karrierestart in Data Science empfehlen wir zusätzlich die Teilnahme am optional buchbaren e-Learning GCP und Data Science in klinischen Studien.

Themen

  • Die Basics für Ihr Arbeitsgebiet: Klinische Datenstandards, wichtige statistische Begrifflichkeiten und Anwendungen
  • Schwerpunkt "Statistical Analysis System": Das SAS-Programm und wie man damit arbeitet
  • Schwerpunkt "R": Grundlagen der Software und Anwendungsgebiete im klinischen Datenumfeld


Wer sollte teilnehmen?
Diese dreiteilige Webcast-Serie richtet sich an Data Scientists, Data Manager und Statistical Programmer in Pharma- und MedTech-Unternehmen sowie der akademischen Forschung, welche

  • seit Kurzem im Bereich der klinischen Datenverarbeitung bzw. statistischen Programmierung tätig sind und
  • Grundkenntnisse in Sachen klinischen Datenstandards und den Programmiersprachen SAS und R erhalten möchten.

Für diejenigen, die ganz am Anfang ihrer Karriere in diesen Arbeitsbereichen stehen, empfehlen wir zusätzlich die Teilnahme am e-Learning GCP und Data Science in klinischen Studien.

Ziel der Veranstaltung

Klinische Datenstandards und statistische Programmierung bilden die Basis für zuverlässige, effiziente und reproduzierbare Analysen klinischer Studien.

Diese dreiteilige Webcast-Serie vermittelt Ihnen essenzielle Grundlagenkenntnisse in diesem Bereich.

Modul 1 macht Sie mit den wesentlichen Datenstandards in der Klinischen Forschung sowie den wichtigsten statistischen Begrifflichkeiten und Anwendungen vertraut. In Modul 2 und 3 sammeln Sie erste praktische Erfahrungen in den Programmiersprachen SAS und R sowie deren Einsatzmöglichkeiten im klinischen Umfeld.

Nach der Weiterbildung haben Sie verstanden, wie Daten aus klinischen Studien zu analysieren, zu verarbeiten und für die weitere Arzneimittelentwicklung zur Verfügung zu stellen sind und können das Erlernte in der Praxis anwenden.

Ihr Nutzen

Die Weiterbildung besteht aus mehreren Modulen sowie einem optional buchbaren e-Learning "GCP und Data Science in klinischen Studien" im Vorfeld. Dieses Konzept ermöglicht es Ihnen, die Lernphasen in Ihren Arbeitsalltag bestmöglich zu integrieren und sich Fachwissen in kurzer Zeit anzueignen. Sie sind dennoch an einem Termin verhindert? Kein Problem! Wir zeichnen die Webcast-Folgen auf, so dass Sie diese auch im Nachgang in einem geschützen Online-Bereich abrufen können.

Programm

Jeweils von 09:00-13:00 Uhr

09.06.2026 09:00 bis 13:00 Uhr

MODUL 1: Datenstandards und essenzielle Aspekte der Statistik in der Klinischen Forschung

Claudia Niemeyer

Datenstandards und deren Handhabung in der Praxis
  • Datenfluss
  • CDISC (Clinical Data Interchange Standards Consortium)
  • SDTM (Study Data Tabulation Model)
  • ADaM (Analysis Data Model)
  • ARM (Analysis Results Metadata)
  • Metadaten (Define.XML)
  • Datenstrukturvalidierungstool (Pinnacle 21)
  • Elektronische Einreichung von Studiendaten bei verschiedenen Behörden

Dr. Alexander Krannich

Statistik Basics für ein besseres Datenverständnis
  • Prüfen, ob Ergebnisse signifikant sind: Statistische Tests und Effektgrößen
  • Voraussetzung für valide Aussagen: Lineare Regression, Modellannahmen
  • Die Zeit bis zu Ereignissen: Survival Analysen
  • Fehlervermeidung und Korrektur von Beginn an: Multiples Testen
  • Aktualisierung von Wahrscheinlichkeiten mit neuen Daten: Bayesianische Statistik

11.06.2026 09:00 bis 13:00 Uhr

MODUL 2: Schwerpunkt SAS

Claudia Niemeyer

SAS (Statistical Analysis System) - Einführung und Überblick
  • Elemente eines SAS-Programms (Prozeduren, Data step, Macros)
  • Statistische Analyse, Datenvisualisierung, Modellierung, Integration
  • Verschiedene Typen von Analysen (periodische Reports, adhoc Analysen, Arzneimittelzulassung)
  • Regulatorische Anforderungen an die SAS-Installation

Claudia Niemeyer

Von der klinischen Datenbank zu Tabellen, Grafiken und Listings
  • Arbeitsgrundlage: Statistischer Analyseplan, Tabellenvorlage und Datensatzspezifikation
  • Verwendung von Kodierdatenbanken (MedDRA)
  • Datenbankschluss, Zwischenauswertung, Ver- und Entblindung
  • Validierung, Dokumentation und Versionierung
  • Zusammenarbeit mit Datenmanagement, Biometrie, Medical Writing und Behörden

16.06.2026 09:00 bis 13:00 Uhr

MODUL 3: Schwerpunkt R

Dr. Alexander Krannich

Die Grundlagen der Software
  • Einführung in die Struktur von R
  • Installation und Onlinenutzung
  • Vor- und Nachteile der freien Software ggü. Anderen
  • R-Syntax

Dr. Alexander Krannich

Anwendungsgebiete von R im klinischen Datenumfeld
  • Datenanalyse und -visualisierung
  • Biostatistische Analysen: Randomisierung, Power, Survival - ÜBUNG
  • Genomische Datenanalysen, Proteomik
  • Neuronale Netze und Maschinelles Lernen: Modellierung, Bildanalysen (Tumorerkennung)
  • Epidemiologische Überwachung, Analyse von Gesundheitsdaten
  • Pharmakologische Anwendungen, Nebenwirkungsanalysen
  • Gesundheitsökonomie: Kosten-Nutzen-Analysen, Ressourcenallokation
  • Entwicklung von Entscheidungs-/Prognosemodellen
  • Qualitätskontrolle: Prozess- und Fehleranalysen

Wichtige Information

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