Numerische ODE-Integration für Münchner Pharma-Pharmakokinetik
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Integriere 12 ODEs für ein pharmakokinetisches Modell, vergleiche drei Verfahren und führe eine Sensitivitätsanalyse durch – mit verifizierbarem Zertifikat.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Welches numerische Verfahren (Dormand-Prince, BDF, Radau) liefert für das steife pharmakokinetische ODE-System die robustesten Ergebnisse, und wie sensitiv ist die Dosis-Empfehlung auf die 5 wichtigsten Parameter?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Steife ODE-Systeme erkennen und passende Verfahren wählen
- Implizite Integrationsverfahren korrekt anwenden
- Globale Sensitivitäts-Analyse mit Sobol-Indizes durchführen
- Numerische Verlässlichkeit für sicherheitsrelevante Entscheidungen dokumentieren
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Scientific Computing and Numerical Methods
Master · Cs Se
Fit score: 1
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Karrierewege, die das aufbaut
Kanonische RollenData Engineer:in
Pharma-Industrie sucht Data-Engineer:innen, die ODE-Modelle technisch sauber implementieren — die Schnittmenge mit Forscher:innen ist selten und gut bezahlt.
Dieses Projekt schärft
- numerical-odes
- sensitivity-analysis
- python
Backend-Entwickler:in
Backend-Engineer:innen, die Numerik-Pipelines an Forschungs-IT anschließen, werden in Pharma-IT-Abteilungen direkt eingestellt.
Dieses Projekt schärft
- python
- scipy
- scientific-computing
Softwareentwickler:in
Wer steife ODE-Systeme robust handhabt, hat ein seltenes Senior-Profil für wissenschaftliche Software-Häuser.
Dieses Projekt schärft
- numerical-odes
- stiff-systems
- scientific-computing
Noch eine Sache