Skip to contentSkip to content
Verifizierte Zertifikate. On-Chain. Für immer.Mehr erfahren
Cover image for Numerische ODE-Integration für Münchner Pharma-Pharmakokinetik
Code

Numerische ODE-Integration für Münchner Pharma-Pharmakokinetik

FreeVerified credential3 WochenAdvanced

Übersicht

Worum es bei diesem Projekt geht.

Erhalten Sie das pharmakokinetische Modell (8 Kompartimente, 12 ODEs) und 6 klinische Probanden-Datensätze (anonymisiert). Implementieren Sie Integrationen mit drei Verfahren: explizit (Dormand-Prince), implizit BDF (über SciPy solve_ivp), implizit Radau IIA (über solve_ivp oder eigene Implementierung). Vergleichen Sie auf Stabilität, Genauigkeit (gegen Lösung mit sehr kleinem Toleranzwert), Wall-Clock-Zeit. Implementieren Sie eine globale Sensitivitäts-Analyse (Sobol-Indizes) für die 5 wichtigsten Parameter. Liefern Sie Integration-Bibliothek, Validierungs-Notebook, Sensitivitäts-Bericht und eine 6-seitige Empfehlung für die nächste Studien-Phase.

CredentialBlockchain-anchored
ShareableLinkedIn-ready
LanguageEnglish
PaceSelf-paced

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.

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 Rollen

Data 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

Du kannst ein Zertifikat bis Freitag in Deinem Lebenslauf haben.