Vorträge für Studierende

Am Donnerstag, 16.04., finden zwei mathematische Vorträge statt, die speziell für Studierende konzipiert sind. Der Fachbereich und wir freuen uns über zahlreiche Teilnahme:

Reinhard Winkler (TU Wien): 15:15-16:00 Uhr, HS 414
„Ein kurzer, dynamischer Blick auf die Mathematik“
Abstract:
Dynamische Systeme durchziehen weite Teile der Mathematik in einer Weise, dass man kaum von einem Teilgebiet sprechen kann, sondern besser von einer bestimmten Betrachtungsweise, unter der viele
wichtige Teile der Mathematik in besonderem, sehr attraktiven Licht erscheinen.
Entsprechend strebe ich in meinem Vortrag keinesfalls einen repräsentativen Überblick an. Statt dessen werde ich versuchen, einige Beispiele und Aspekte dynamischer Systeme vorzustellen, anhand derer sowohl reizvolle wie auch große Zusammenhänge und Paradigmen sichtbar werden.

Die Unbestechlichen -- Statistiker in klinischen Studien: 16:15-17:15 Uhr, HS 414 
Benjamin Piske und Dr. Thomas Bregenzer, PAREXEL GmbH, Berlin

Eine CRO als Arbeitgeber u. Entwicklungsmöglichkeit für Statistiker
CROs sind weltweit bedeutende Arbeitgeber für Mathematiker und insbesondere Statistiker. Aber was genau steckt hinter dem Begriff CRO, welche CROs gibt es, und was sind die Aufgaben und Möglichkeiten für Statistiker, die so dicht an aber doch nicht direkt in der pharmazeutischen Industrie arbeiten?
Dieser Vortrag soll einen Einblick in diesen Beschäftigungszweig geben, einige Grundbegriffe der klinischen Forschung erklären und die damit verbundenen möglichen Aufgaben eines Statistikers vorstellen.

Ein Tag im Leben eines CRO-Statistikers - ausgewählte „real life“ Beispiele aus statistischer Sicht.
Die Aufgaben eines Statistikers in einer großen CRO können einen weiten Bereich von Indikationen und Studientypen abdecken. In diesem Vortrag soll anhand einiger ausgewählter (anonymisierter) „real life“ Studien gezeigt werden, welchen Fragestellungen und Aufgaben sich ein Statistiker widmet, auf methodischer Seite, aber auch aus logistischer Sicht, z. B. bei Interim-Analysen, Fallzahl-Rekalkulationen, Balancierung von Kohorten in nicht-randomisierten Studien, und auch bei Diskussionen hinsichtlich der Qualität der zugrundeliegenden Daten.