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Episoden

#14: Vorsicht - Hazard! Wovor man sich bei Überlebenszeitvergleichen in Acht nehmen sollte

21 Minuten
Überlebenswahrscheinlichkeit und Sterberisiko sind zwei - u.a. im Bereich der Onkologie - oft verwendete Begriffe, die benutzt werden, um Therapien lebensbedrohlicher Erkrankungen zu beschreiben und zu vergleichen. Um an dieser Stelle Missverständnisse zu vermeiden sowie um klar und verständlich kommunizieren zu können, ist es nötig, diese Begriffe zu kennen und ihre unterschiedliche Bedeutung verstanden zu haben. In Podcast-Folge Nr. 14 sehen wir uns diese Thematik etwas näher an und erläutern in diesem Zusammenhang auch den Begriff: Hazard-Ratio.

#13: Die Zeit ist reif … für ein paar Gedanken zur Überlebenszeitanalyse

16 Minuten
Folge 13 beschäftigt sich mit mit einer speziellen Art von Daten, nämlich: Überlebens-oder Ereigniszeitdaten. Diese haben einige Besonderheiten, die dazu führen, dass man für diese Art von Daten spezielle Analyseverfahren entwickelt hat. Was diese Besonderheiten sind und wie man damit umgeht, genau das ist Thema dieser datenSPRECHstunde.

#01: Datenwissenschaften und Statistik. Gegner, Partner, Zwillinge, …?

15 Minuten
Beim Begriff Statistik denken viele an langweilige Zahlenkolonnen oder unverständliche Grafiken. Hingegen verspricht „Data Science“ (übersetzt: Datenwissenschaften) Innovation und Modernität durch die Anwendung digitaler Methoden im Bereich der Datenanalytik. Aber was bedeuten diese Begriffe wirklich und in welcher Beziehung stehen sie zueinander? Genau dies diskutieren wir in dieser Folge.

#02: Maschinelles Lernen. Alter Wein in neuen Flaschen … oder tatsächlich ein Energy-Drink?

18 Minuten
In dieser Folge sprechen wir über einen Begriff, denn man heutzutage sehr häufig hört: "Maschinelles Lernen". Oftmals wird dieser auch im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz verwendet. Aber was ist „Maschinelles Lernen" eigentlich und was hat es mit künstlicher Intelligenz und mit Statistik zu tun? Genau das versuchen wir in unserem Gespräch herauszufinden.

#03: Mysteriöse Muster … erkennen oder (und) erklären?

13 Minuten
Aufbauend auf Folge 2, beschäftigt sich diese Folge noch einmal mit maschinellen Lernverfahren. Wir diskutieren u. a. die Stärken dieser Methodenklasse wir erläutern, warum maschinelles Lernen klassische Verfahren der Datenanalytik nicht vollständig ersetzen kann.
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Über diesen Podcast

Die datenSPRECHstunde ist ein Podcast für alle, die Statistik und Statistiken besser verstehen und sich nicht vom Datenwirrwarr hinters Licht führen lassen wollen. Im Zwiegespräch hierzu: die Ärztin, Anne Röhle, und der Mathematiker und Professor für medizinische Biometrie und Statistik, Ingo Röder. Beide arbeiten an der Medizinischen Fakultät der TU Dresden. Das Anliegen dieses Podcasts ist es, Studierenden (der Medizin, aber auch anderer Fächer) zu helfen, ihr Wissen zu festigen und zu ergänzen. Zudem möchten wir Ärztinnen und Ärzte, aber auch andere Wissenschaftler und Wissenschaftlerinnen dabei unterstützen, möglicherweise verlorengegangenes Wissen zu reaktivieren bzw. Neues zu erfahren. Darüber hinaus bietet der Podcast auch allen anderen, die vielleicht einfach Lust darauf haben, die Möglichkeit, einmal in das Thema Daten-Analytik hineinzuschnuppern. Auch wenn die einzelnen Folgen prinzipiell für sich verständlich sich, so ist es dennoch empfehlenswert, sie der Reihenfolge nach zu hören. Idee/Konzeption: Ingo Röder Redaktion/Umsetzung: Anne Röhle & Ingo Röder Produktion: Stephan Wiegand & Johannes Gerstengarbe Musik: Johannes Gerstengarbe Fotos: Stephan Wiegand / André Wirsig produziert in den BALLROOMSTUDIOS Dresden (www.ballroomstudios.de) Wenn Sie / ihr den Podcast insgesamt (oder auch nur einzelne Folgen) angehört haben / habt, würden uns über ein Feedback sehr freuen! Rückmeldungen und Anregungen können gern unter folgendem Link gegeben werden: https://esurvey.uniklinikum-dresden.de/pub/index.php/543873?lang=de
Webseite
datenSPRECHstunde
Urheberangabe
2024 Ingo Röder, bereitgestellt unter Lizenz: CC BY-SA 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/deed.de)
Durchschnittliche Länge
Ø 18 Min.
Erscheinungsweise
Unregelmäßig
Letzter Check
vor 22 Min.
Zuerst veröffentlicht
vor 2 J.

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