b必威人类数据科学:多学科方法
开发策略选择调查员网站 全球性临床试验 异常复杂目标简单化:查找最合格的网站录入右侧病人速度快有很多因素需要考虑第一,你需要深入科学理解分子和临床理解协议、处理路径和病人群 — — 即只有临床医生才拥有的知识类型。同时,你需要详细的数据集知识查找病人、评估网站性能和预测注册量 — — 即只有IQVIA数据科学家才有的洞察力。
我的角色典型的人类数据科学家, 即我充当世界诊断师和世界数据专家之间的交际或翻译者我的日常挑战就是看到临床协议非常具体复杂的要求为数据分析师所理解,以便数据应用得当,从数据源到数据源的细微差别从国到国
因此,我搭建了桥梁 连接那些有领域知识 治疗领域 数据资产 技术 高级解析Michael Kleinrock在前一篇文章中提出这一点,我同意:这是一个集体努力任何人都无法单干,因为没有人是一切方面的专家团队中每个人都有自己的专长, 超出此范围,我们每个人都有知识 宽一里深然然如此-如果我们不与新群人合作,我们又会想出新方法做事情吗?
行动见我们:网站选择
网站识别b必威人类数据科学对改善工作方式至关紧要人类数据科学家如何应对挑战从网站策略一开始, 我们推向全景全景无关数字整理或算法隔离收集临床、治疗、规范和后勤专家 因为我们知道我们需要深入理解 临床分析后勤方面
光看数据支持实验策略, 即人类数据科学家发光之地, 因为我需要能够将协议中非常具体的临床语言转换为数据语言, 并理解数据如何作用为站点识别策略的主货币哪些变量重要查询应如何结构化不细微理解数据资产长相,我们就会丢失国与国间数据有细微差异,即使是像病人计数那样简单易变,也可能完全不直截了当,因为产生它的方法复杂基础
等我们覆盖地球后,我们可与其他同事合作,满怀信心地将所有正确变量输入机器学习算法中,这将有助于我们构建一个支持整体研究目标的更好、更知情、更客观网站策略
人类数据科学家:工业独角兽
b必威最理想的人类数据科学候选者其实并不存在-所以当我们招聘时,我们说我们正在寻找独角兽有太多领域需要专门知识,我们每个人都有长处和弱点。b必威正因如此 人类数据科学是一个多科领域有一些共性我认为把人类数据科学家 与其他数据科学家相分离
- 猜疑度.你必须知道正确的问题问举例说,我们真的理解药市场全局 具体指针处理模式是什么使用正确数据源或用不同方式处理问题
- 终身学习者.田里学习曲线陡峭日复一日我仍在学习新知识 关于数据源 和内含细微差别++,我们总是进化适应学习一周可能会改变下一周
- Ingenuity/creativity.答案很少显眼,特别是因为每项协议都独一无二外加 每种方法都有一个警告因此,我们必须准备对手头问题应用不同原则并灵活思维。
- 期望变换.人类数据科学家不可能是排序采集者 将任务处理成事务项目需要探索,目标是通过数据驱动策略转换赞助者方法光是交出数据会大有帮助 但我们达不到改变试验过程的目标
- 脉冲.归根结底,我们的使命是帮助公司带药快速营销为病人服务我们不只是飞出,我们的工作有意义
必威手机APP对人类数据科学家而言,基本目标是确保保健决策者使用数据(右数据)作为其决策基础b必威如此强烈地相信,当我意识到IQVIA是人类数据科学先驱时,我说,“签名我!
必威手机APP这是IQVIA连续数列中的一个剖面文件,题目是“人类数据科学家生活 ” 。阅读更多分集解释新出现学科和它准备处理最大问题并支持最艰难决策
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