Datenanalyse einfach gemacht!
Diese Seiten sollen Ihnen einen schnellen Einstieg in einige der Themen unserer Kurse ermöglichen.
Omics- und Biomarkerstudiendesign
Omics- und Biomarkerstudien sind inhärent vergleichend. Wir stellen krank und gesund, Responder und Nicht-Responder oder gute und schlechte Prognose gegenüber. Das Augenmerk liegt dabei normalerweise auf dem Wie (d.h. der Messmethode), aber das Was (d.h. die Proben oder Bedingungen) spielt mindestens eine genauso große Rolle. Während eine Verbesserung der Messqualität generell nur unter großem Aufwand zu erreichen ist, können durch ein optimiertes Studiendesign häufig Quantensprünge in der Ergebnisqualität und -validität erreicht werden.
SVM Starter
Support Vector Machines und die verwandten Kernel-Methoden stellen einen äußerst vielseitigen und flexiblen Ansatz aus der statistischen Lerntheorie dar. Daher berücksichtigen sie einen der wichtigsten Aspekte angewandter Datenanalyse: Die Ableitung eines generalisierbaren, validen Modells für zukünftige Daten von einer begrenzten Anzahl wertvoller Trainingsbeispiele.
Daten Fusion
Datenfusion befasst sich mit der systematischen, gemeinsamen Analyse von Daten verschiedenen Ursprungs (d.h. Messmethoden) mit dem Ziel, Synergien zu erzielen und ein umfassenderes Gesamtbild aufzudecken. Da eine einzelne Datenquelle oft nicht alle relevanten Informationen erfasst, besteht zur Zeit ein großes Interesse an diesem Thema aus verschiedenen Disziplinen von der Bioinformatik, Chemometrie, Mustererkennung bis zu den Ingenieurswissenschaften.