b必威人类的数据科学:一个多学科的方法

发展的策略选择调查员网站的全球临床试验是非常复杂的。目标听起来很简单:找到最合格的网站注册正确的病人,更快。但是有许多因素需要考虑。首先,你需要一个深刻的科学理解分子的临床对协议的理解,以及治疗途径,和病人的人口——那种只有医生拥有的知识。同时,你需要详细的知识数据集可以发现患者,评估网站的性能,并预测登记——只有IQVIA数据科学家的见解。

我的角色是典型的人工数据科学家,我作为中间人,或翻译,临床医生的世界与世界之间的数据专家。我每天面临的挑战是,要看到,非常具体而复杂的临床协议的要求是理解我们的数据分析师的数据可以应用得当,考虑到细微差别从数据源到数据源,从国家。

所以,我形成了一个桥之间的各种各样的专业领域的治疗区域,在我们的数据资产,技术,和先进的分析。迈克尔让了这一点在前面的文章中,我认为:这是一群努力。没有一个人能单独完成这件事,因为没有人是一切的专家。团队中的每个人都有他或她自己的专业,然后之外,我们每个人都必须有知识的一英里宽,一英寸深。但应该是这样的——我们怎么想出的新方法做事情如果我们不使用新的人吗?

看到我们在行动:选址

网站识别就是这样一个很好的例子,为什么人类数据科学如此重要改善如何做b必威事;以及人类如何数据科学家接受挑战!从一开始的战略,我们正在推动的全貌;这不是关于数据处理,或在隔离算法。我们收集的临床治疗、管理和后勤专家,因为我们知道,我们需要了解临床分析和后勤方面的详细研究。

只有这样做我们看看数据如何支持试验策略,这就是人类的数据科学家照耀,因为我需要的非常具体的临床语言协议转化为语言和理解这个数据作为网站的主要货币ID的策略。重要的变量是什么?如何查询的结构?没有清楚的认识到我们的数据资产是什么样子,我们会丢失。有细微的差别在数据从一个国家到下一个,他们让所有建议我们生产的有效性的差异;甚至一个变量一样简单的病人数量可能不是直截了当的,由于复杂,潜在的方法产生。

一旦我们已经介绍了这块土地,我们可以与我们的其他同事,自信地将所有正确的变量输入机器学习(ML)算法,将帮助我们建立一个更美好,更明智,更客观的网站策略,支持研究的总体目标。

人类数据科学家:独角兽的行业

在人类最理想的候选人工作数据科学就不存在在现实中,所以当我们招聘,我们正在b必威寻找一个独角兽。有太多的地方需要专业知识,和每一个人都有自己的优点和缺点。这就是为什么人类数据科b必威学是一个跨学科的领域。不过,有一些共同点,我认为人类科学家有别于其他数据科学家:

• 好奇心。你必须知道正确的问题要问。例如,我们真的了解毒品市场的整体景观的具体指示?治疗模式是什么?我们使用正确的数据源,或者我们需要以不同的方式方法问题?

• 做一个终身学习者。这个字段是陡峭的学习曲线。我仍然每天学习新的东西对我们的数据源以及其中的细微差别。另外,我们一直发展和适应。我学习一个星期可能会改变未来。

• 独创性/创造力。答案是很少明显,尤其是在每个协议是独一无二的。另外,每个方法都有一个警告。所以,我们必须准备不同的原则适用于手头的问题,在我们的思维敏捷。

• 一个想要转型。人类的数据科学家不能落单人员事务处理事项。每个项目需要探索,把赞助的目标通过一个数据驱动的方法策略。如果我们仅仅是移交数据,是很有帮助的,但我们不会辜负我们的目标转变审判过程。

• 激情。在一天结束的时候,我们的使命是帮助企业带来药物市场更快的为病人的利益。我们不只是android系统。“我们的工作有意义。

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