قم بتحديث معارفك حول أساليب الانحدار للبحث باستخدام لغة R في 180 ساعة فقط من التعليم الأكاديمي"

تتيح الإحصاء للمتخصصين رؤية العقبات التي قد تواجههم في تطوير البحث، أي أنهم قادرون على التنبؤ بفترات الدراسة من خلال الصيغ الرياضية. ومع ذلك، يمكنها أيضًا تصنيف المعلومات، وتوزيعها بكفاءة لإنشاء بيانات سياقية، وتحليل سلوكيات الاستجابة المرتبطة بمحاكاة الحالات مع المرضى الذين يتلقون العلاجات الجديدة. إنها أداة تعزز تطوير الأبحاث من خلال تحديد نوع العينة، وحجم العينة، ونوع جمع البيانات، بالإضافة إلى العديد من المزايا الأخرى.

تخصص TECH هذه الدورة الجامعية في الإحصاء الحيوي باستخدام لغة R لخريجي الصيدلة وباقي المتخصصين في علوم الصحة الذين يرغبون في التعمق في دراسة البيانات الإحصائية. كل ذلك من خلال المعالجة الشاملة للتقنيات الإحصائية من Data Mining باستخدام لغة R، والتحليل متعدد المتغيرات باستخدام لغة R، وجميع التطبيقات المرتبطة بهذا النظام. ولتحقيق ذلك، يضم البرنامج فريق تدريس متمرس في هذا المجال يتمتع بالمعرفة اللازمة لنقل جميع محتويات المادة. الهدف الرئيسي لهذه الدراسة هو تحديث معرفة أخصائيي العلاج الطبيعي عن طريق الأدوات الاستراتيجية.

إنها شهادة جامعية مقدمة بصيغة 100% عبر الإنترنت، مما يتيح الوصول إليها لجميع الطلاب المهتمين في أي وقت ومن أي مكان. وبهذه الطريقة، يتكيف البرنامج مع الاحتياجات الشخصية والمهنية للخريجين في العلاج الطبيعي والتخصصات الصحية الأخرى. بالإضافة إلى ذلك، تحتوي الشهادة على مواد نظرية وعملية وإضافية، والتي سيستمتع بها الطلاب منذ الوحدة الأولى والتي ستجعل الدراسة عملية مرنة وديناميكية. بالإضافة إلى ذلك، تعتمد TECH نظامًا تعليميًا مبتكرًا يستند إلى منهجية Relearning، مما يعفي المتخصصين من الساعات الطويلة من الحفظ، ويسمح بتكييف وتيرة الدراسة وفقًا لإمكانياتهم، دون الاعتماد على جدول زمني محدد.

تعمق في Data Mining باستخدام لغة R واكتشف كيف يمكن لأساليب التعدين البيانات تعزيز توليد المعارف حول اكتشافات بحثك“

تحتوي هذه المحاضرة الجامعية في الإحصاء الحيوي باستخدام لغة R على البرنامج العلمي الأكثر اكتمالا وحداثة في السوق. أبرز ميزاته هي:

تطوير الحالات العملية المقدمة من قبل خبراء في مجال الأبحاث الطبية
محتوياتها البيانية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها تجمع المعلومات العلمية والرعاية العملي حول تلك التخصصات الأساسية للممارسة المهنية
التمارين العملية حيث يمكن إجراء عملية التقييم الذاتي لتحسين التعلم
تركيزها على المنهجيات المبتكرة
كل هذا سيتم استكماله بدروس نظرية وأسئلة للخبراء ومنتديات مناقشة حول القضايا المثيرة للجدل وأعمال التفكير الفردية
توفر المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت

تابع التطورات في الإحصاء الحيوي لتتمكن من تطبيقها في مشاريع بحثك وتعزيز أدائها“

البرنامج يضم في أعضاء هيئة تدريسه محترفين يصبون في هذا التدريب خبرة عملهم، بالإضافة إلى متخصصين معترف بهم من الشركات الرائدة والجامعات المرموقة.

سيتيح محتوى البرنامج المتعدد الوسائط، والذي صيغ بأحدث التقنيات التعليمية، للمهني التعلم السياقي والموقعي، أي في بيئة محاكاة توفر تدريبا غامرا مبرمجا للتدريب في حالات حقيقية.

يركز تصميم هذا البرنامج على التعلّم القائم على حل المشكلات، والذي يجب على المهني من خلاله محاولة حل مختلف مواقف الممارسة المهنية التي تنشأ على مدار العام الدراسى. للقيام بذلك، سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين.

مع TECH، لن تضطر إلى التخلي عن مجالات أخرى في حياتك، وستتمكن من التوفيق بين الدراسة وعملك الحالي، بالإضافة إلى الأنشطة الأخرى"

تعمق في لغة R وأساليب الانحدار وكن جزءًا من مجموعة الخبراء الذين يقفون في طليعة البحث في العلاج الطبيعي"

تم إعداد هيكل ومحتوى هذه المحاضرة الجامعية في الإحصاء الحيوي باستخدام لغة R بواسطة الفريق التعليمي، وفقًا لمعايير الدقة التي تتبعها هيئة التدريس في TECH. بالإضافة إلى ذلك، تم دمج أحدث المستجدات الشاملة في مجال العلاج الطبيعي وتطبيق الإحصاء في هذه المنطقة ضمن المحتويات. بالإضافة إلى ذلك، تم استخدام منهجية Relearning في تطويره، مما يعفي المحترفين من الساعات الطويلة من الحفظ، ويسمح لهم باستيعاب المحتويات بطريقة بسيطة وتدريجية. تجربة حديثة لأولئك الذين يرغبون في إتقان مهاراتهم من خلال مؤهل عبر الإنترنت 100%.

كن جزءًا من تطوير أساليب علمية جديدة تتعلق بالتطبيق باستخدام لغة R وفهم كيف يمكن أن يحسن ذلك بشكل كبيرعملية البحث في العلاج الطبيعي"

الوحدة 1. الإحصاء و الإحصاء الحيوي باستخدام لغة R

1.1    الإحصاء الحيوي

1.1.1    مقدمة عن المنهج العلمي
2.1.1    السكان والعينة. عينة من تدابير المركزية
3.1.1    التوزيعات المنفصلة والتوزيعات المستمرة
4.1.1    المخطط العام للاستدلال الإحصائي. الاستدلال على متوسط ​​​​عدد السكان الطبيعي. الاستدلال على متوسط ​​​​عدد السكان العام
5.1.1    مقدمة إلى الاستدلال اللامعلمي

2.1.    مقدمة إلى لغة R

1.2.1    الخصائص الأساسية للبرنامج
2.2.1    الأنواع الرئيسية للأشياء
3.2.1    أمثلة بسيطة للمحاكاة والاستدلال الإحصائي
4.2.1    الرسومات
5.2.1    مقدمة للبرمجة في R

3.1.    طرق الانحدار مع R

1.3.1    نماذج الانحدار
2.3.1    اختيار المتغيرات
3.3.1    التشخيص النموذجي
4.3.1    معالجة البيانات غير النمطية
5.3.1    تحليل الانحدار

4.1.    تحليل متعدد المتغيرات مع R

1.4.1    وصف البيانات متعددة المتغيرات
2.4.1    توزيعات متعددة المتغيرات
3.4.1    تخفيض البعد
4.4.1    التصنيف غير الخاضع للرقابة: التحليل العنقودي
5.4.1    التصنيف الخاضع للرقابة: التحليل التمييزى

5.1.    طرق الانحدار للبحث مع R

1.5.1    النماذج الخطية المعممة : انحدار السلبي بواسون ذو الحدين
2.5.1    النماذج الخطية المعممة : الانحدارات اللوجستية وذات الحدين
3.5.1    المتضخم الصفري وانحدار بواسون السلبي ذو الحدين
4.5.1    التعديلات المحلية والنماذج المضافة المعممة (GAM)
5.5.1    نماذج مختلطة معممة (GLMM) وإضافات معممة (GAMM)

6.1    الإحصائيات المطبقة على الأبحاث الطبية الحيوية مع 1 R

1.6.1    المفاهيم الأساسية R ومتغيرات وأشياء R. إدارة البيانات. ملفات. الرسومات البيانية
2.6.1    الإحصاء الوصفي ووظائف الاحتمال
3.6.1    البرمجة والوظائف في R
4.6.1    تحليل جدول الطوارئ
5.6.1    الاستدلال الأساسي مع المتغيرات المستمرة

7.1    الإحصائيات المطبقة على الأبحاث الطبية الحيوية مع 2 R 

1.7.1    تحليل التغاير
2.7.1    تحليل الارتباط
3.7.1    الانحدار الخطي البسيط
4.7.1    الانحدار الخطي المتعدد
5.7.1    الانحدار السوقي

8.1    الإحصائيات المطبقة على الأبحاث الطبية الحيوية مع 3 R

1.8.1    المتغيرات والتفاعلات المربكة
2.8.1    بناء نموذج الانحدار اللوجستي
3.8.1    تحليل معدل الاستمرار
4.8.1    انحدار Cox
5.8.1    النماذج التنبؤية: تحليل منحنى ROC

9.1    التقنيات الإحصائية لاستخراج البيانات Data Mining باستخدام لغة 1 R

1.9.1    مقدمة. Data Mining. التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف. النماذج التنبؤية. التصنيف والانحدار
2.9.1    التحليل الوصفي. المعالجة المسبقة للبيانات
3.9.1    تحليل المكونات الرئيسية
4.9.1    التحليل العنقودي. الأساليب الهرمية. K-means

10.1    التقنيات الإحصائية لاستخراج البيانات Data Mining باستخدام لغة 2 R

1.10.1    مقاييس لتقييم النماذج. مقاييس القدرة التنبؤية. منحنى ROC
2.10.1    تقنيات لتقييم النماذج. التحقق المتبادل. عينات Bootstrap
3.10.1    الأساليب المبنية على الأشجار
4.10.1    Support vector machines
5.10.1    Random Forest والشبكات العصبية

إنها تجربة تدريبية فريدة ومهمة وحاسمة لتعزيز تطورك المهني"