SAS Programmierung für klinische Datenstudien

Sie möchten in das hochspezialisierte Feld der klinischen Datenprogrammierung einsteigen, benötigen aber eine solide Grundlage im Industriestandard-Tool? SAS ist für statistische Analysen und Berichte in der pharmazeutischen und klinischen Forschung unverzichtbar. Am Ende dieses Kurses werden Sie die Kernkonzepte der SAS-Sprache verstehen und in der Lage sein, Standardberichte mit strukturierten Datensätzen klinischer Studien zu lesen, zu bereinigen, zu transformieren und zu generieren. Sie werden darauf vorbereitet, gängige Programmieraufgaben in regulierten Umgebungen für die Analyse klinischer Daten zu bewältigen. Was Sie lernen werden: * Verstehen Sie die grundlegende Struktur von SAS-Programmen, einschließlich DATA- und PROC-Schritten, und wie sie interagieren. * Anwenden von wesentlichen Techniken zum Lesen, Importieren und Zusammenführen komplexer strukturierter klinischer Datendateien. * Stammdatenbereinigung und -transformation mit Hilfe von Bedingungslogik, Zeichenfunktionen und Array-Verarbeitung. * Generieren Sie standardmäßige klinische Ausgabetabellen und -listen mit Berichtsverfahren wie PROC PRINT und PROC REPORT. * Üben Sie Datenvalidierung und Qualitätsprüfungen, um die Datenintegrität zu gewährleisten, eine kritische Anforderung in regulierten Umgebungen. * Konfigurieren und verwalten Sie SAS-Bibliotheken und -Umgebungen für eine effiziente Projektorganisation und Datenzugriff. Der Kurs beginnt mit grundlegenden SAS-Konzepten und führt durch Datenhandhabung und Verfahrensschritte, um mit der praktischen Anwendung bei der Erstellung typischer klinischer Berichte abzuschließen. Der Schwerpunkt liegt auf der Anwendung von Syntax auf realistische, strukturierte Datenszenarien. Dieser Kurs richtet sich an absolute Anfänger ohne vorherige Programmier- oder SAS-Erfahrung, die an einer Karriere in der klinischen Forschung oder im pharmazeutischen Datenmanagement interessiert sind. Es gibt keine Voraussetzungen. Bauen Sie noch heute Ihre Kompetenz in der Programmierung klinischer Daten auf.