Shaping transformation of occupational medicine and digital health | #digitalhealth, #digitalhealthcare, #arbeitsmedizin, #innovation, #neverstoplearning | Facharzt für Arbeitsmedizin mit Industrie- und Führungserfahrung, Master of Health Business Administration [MHBA], PowerMBA (ExecutiveMBA) [ThePower Business School], Ärztliches Qualitätsmanagement, Anästhesist, Notfallmedizin, Medizininformatiker, Gesundheitsökonom, Berater bei agiler Softwareentwicklung/Consultant, Führungskraft/Leader und Coach, Keynote Speaker, Digital Health Expert/Advisor/Berater und Enthusiast, Stratege, Vordenker, Innovator, Prozessoptimierer und Transformator, Leiter und Moderator von Führungskräftewerkstätten inklusive kollegialer Beratung, Leiter Steuerungskreis für Betriebliches Gesundheitsmanagement (BGM), Autor, Dozent, Visionär, Data Science: Natural Language Processing und Image Segmentation mit Python, Scrum Master, Product Owner, Team Kanban Practitioner (TKP), Agile Coach, Lean Six Sigma Green Belt, Design Thinking Professional, DevOps, OKR Master Certified Professional, OKR Champion Certified Professional, Qualitätsmanager, Certified ISO/IEC 27001 Internal Auditor, Certified ISO 22301 Internal Auditor for Business Continuity Management (BCM), Qualitätszirkel-Moderator, Innovation Management Certified Professional, Reisemediziner, DTG-Zertifikate Reisemedizin und Arbeitsaufenthalt in den Tropen, ehemalige Gelbfieberimpfstelle, Zusatzbezeichnung Suchtmedizinische Grundversorgung, Psychosomatische Grundversorgung für Arbeits- und Betriebsmediziner, ehrenamtlicher Digitaler Ersthelfer im Cyber-Sicherheitsnetzwerk (Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik)
Mit den Python-Bibliotheken pandas, numpy, matplotlib.pyplot, seaborn sowie ipywidgets können umfangreiche Datenmengen aufbereitet, analysiert, modifiziert und visualisiert werden. Des Weiteren lassen sich Widgets für eine interaktive Filterung der Daten einsetzen.
Im Folgenden zeige ich einige Beispiele zu den wichtigsten Grundlagen.
