Clinical Reporting with R: Raw Data to SDTM and ADaM
Master the essentials of clinical data pipelines in R, transforming raw trial data into SDTM and ADaM datasets for compliant industry reporting.
-
💬
AI 강사
어떤 강의든 질문하면 언제든 즉시 명확한 답을 받을 수 있어요. -
🕐
언제든지 시작
정해진 일정이나 마감이 없어요 — 원할 때 자신의 속도로 배우세요. -
🌐
한국어로
강의, 과제, 수료증까지 — 모두 완전히 당신의 언어로.
이 과정 소개
Navigating the transition from raw clinical trial data to submission-ready reports can be challenging without a clear understanding of industry standards. This course provides a structured, text-based introduction to clinical data reporting using the R programming language. You will learn how to map raw Case Report Form (CRF) and non-CRF data into standardized SDTM (Study Data Tabulation Model) and ADaM (Analysis Data Model) formats. By reading through practical explanations and reviewing clear code examples, you will understand how to build reproducible clinical pipelines that align with modern biostatistics workflows.
What you'll learn:
- Understand the core architecture of the clinical data flow from raw data sources to final reports.
- Map raw clinical trial data to standardized SDTM domains using R.
- Derive analysis-ready datasets by building compliant ADaM structures.
- Generate clinical tables, listings, and figures (TLFs) using modern R reporting packages.
- Apply modern reproducible reporting principles with R Markdown and Quarto.
- Implement best practices for data validation and traceability in clinical programming.
The course begins with foundational concepts of clinical trials and CDISC standards before moving into step-by-step code walkthroughs for data transformation. You will progress from raw data ingestion to creating final compliant outputs using industry-aligned R packages.
This course is designed for aspiring clinical programmers, biostatisticians, and data analysts who want to learn clinical reporting standards. A basic familiarity with R is helpful, but no prior experience with clinical trials or CDISC standards is required.
Start your journey toward mastering clinical data pipelines today.
받게 되는 것
-
📜
수료증
LinkedIn 프로필에 추가 -
💬
개인 AI 튜터
강좌에서 막혔나요? 내장 튜터에게 언제든지 무엇이든 물어보세요. -
♾️
평생 이용
언제든 다시 보세요, 만료 없음 -
📱
휴대폰 또는 컴퓨터
어디서든 모든 기기에서 -
💸
14일 환불
이유 묻지 않음 -
⚡
짧고 핵심적
2시간 36분의 실용 학습
리뷰
아직 리뷰가 없습니다 — 첫 경험을 공유해 보세요.
다른 학습자도 수강
자주 묻는 질문
이 과정을 듣는 데 무엇이 필요한가요? +
인터넷이 되는 휴대폰이나 컴퓨터만 있으면 됩니다. 설치나 특별한 장비는 필요 없습니다.
결제는 어떻게 하나요? +
Stripe를 통한 카드로. 카드 정보는 저장하지 않으며 Stripe가 안전하게 처리합니다.
환불받을 수 있나요? +
네 — 14일 이내 전액 환불, 이유를 묻지 않습니다.
얼마나 오래 이용할 수 있나요? +
평생. 구매하면 과정은 당신의 것이며 언제든 다시 볼 수 있습니다.
수료증을 받을 수 있나요? +
네. 수료 시 LinkedIn 프로필에 추가할 수 있는 수료증을 받습니다.
이런 분야 학습자에게
테크
디자인
금융
마케팅
의료
교육
호스피탈리티
제조업
×2
한 번 충전하고 절반만 결제
$100 추가 → 200 크레딧 받기, 코스당 약 $12.50입니다. 크레딧은 만료되지 않습니다.
$100
200 크레딧
$12.50 / 코스
최고의 가치
$250
550 크레딧
$11.36 / 코스
$500
1200 크레딧
$10.42 / 코스
크레딧은 모든 코스에 사용 가능하며 만료되지 않습니다.