Merkliste
Die Merkliste ist leer.
Der Warenkorb ist leer.
Kostenloser Versand möglich
Kostenloser Versand möglich
Bitte warten - die Druckansicht der Seite wird vorbereitet.
Der Druckdialog öffnet sich, sobald die Seite vollständig geladen wurde.
Sollte die Druckvorschau unvollständig sein, bitte schliessen und "Erneut drucken" wählen.
Data Science, AI, and Machine Learning in Drug Development
ISBN/GTIN

Data Science, AI, and Machine Learning in Drug Development

von
E-BookPDFE-Book
Verkaufsrang212340inBiologie
CHF88.60

Beschreibung

Intended to be a single source of information, this book covers a wide range of topics on the changing landscape of drug R&D, emerging applications of big data, AI and machine learning in drug development, and the build of robust data science organizations to drive biopharmaceutical digital transformations.
Weitere Beschreibungen

Details

Weitere ISBN/GTIN9781000652673
ProduktartE-Book
EinbandE-Book
FormatPDF
Erscheinungsdatum03.10.2022
Auflage22001 A. 1. Auflage
Seiten334 Seiten
SpracheEnglisch
Dateigrösse9912 Kbytes
Illustrationen67 schwarz-weiße Abbildungen, 3 schwarz-weiße Fotos, 64 schwarz-weiße Zeichnungen, 38 schwarz-weiße Tabellen
Artikel-Nr.20322749
KatalogVC
Datenquelle-Nr.3946323
Weitere Details

Bewertungen

Autor

Harry Yang, Ph.D., is the Vice President and Head of Biometrics at Fate Therapeutics. He has 27 years of experience across all aspects of drug R & D, from early target discovery, through pre-clinical, clinical, translational science, and CMC programs to regulatory approval and post-approval lifecycle management. He played a pivotal role in the successful submissions of 5 biologics license appllications (BLAs) that ultimately led to marketing approvals of five biological products. He has published 8 statistical and data science books, 28 book chapters, over 100 peer-reviewed articles, and 3 industry white papers on diverse scientific, statistical, and data science subjects. He is a frequent invited speaker at national and international conferences. He has also developed statistical courses and conducted trainings at the United States Food and Drug Administration (FDA) and United States Pharmacopeia (USP).