من خلال هذه المحاضرة الجامعية ستكون على اطلاع على طرق تقليل الأبعاد التي تعزز أداء تحويل البيانات العلمية"

الإحصاء هو أداة أخرى يستخدمها خبراء البحث للتطبيق العملي لنتائجهم. تجلب هذه الأنظمة مزايا كبيرة للمشاريع البحثية، حيث تتيح لهم تقديم نظرة عامة على الشيء قيد البحث بطريقة مباشرة ومدركة أكثر من عرض البيانات الرقمية. لهذا السبب، تبحث الشركات بشكل متزايد عن متخصصين مؤهلين تأهيلاً عالياً ومتعدد التخصصات يمكنهم المشاركة في عملية البحث بأكملها بثقة وأمان.  

لهذا السبب، قامت TECH بتصميم المحاضرة الجامعية في التمثيلات الرسومية للبيانات في الأبحاث الطبية والتحليلات المتقدمة الأخرى. يتعلق الأمر ببرنامج جامعي يتم تقديمه بالكامل عبر الإنترنت، مما يتيح للطلاب التعمق رقميًا في مجال تُعزز فيه الإحصاءات بالتطورات التكنولوجية للحصول على دقة أكبر. البرنامج يتعمق أيضًا في الأساليب الخاصة بتقليص الأبعاد، والمقارنة بين تقنيات PCA وPPCA وKPCA، بالإضافة إلى تحليل البيانات الضخمة والنماذج الثنائية، وغيرها من القضايا الأخرى. 

يعتبر هذا البرنامج تجربة أكاديمية فريدة وغنية، حيث يعتمد على نظام التعلم Relearning، الذي يهدف إلى إعفاء الطلاب من ساعات الحفظ الطويلة، ويتيح التكيف مع وتيرة دراسة ديناميكية. بالإضافة إلى ذلك، تتمتع TECH بدعم فريق تدريسي متمرس في هذا المجال، يهدف إلى تقديم المعرفة ومشاركة خبراتهم المهنية مع الطلاب. شهادة مرنة من شأنها تزويد خريجي العلاج الطبيعي بالمعرفة التي يحتاجونها للحصول على أساس نظري متعمق يمكنهم من خلاله تحليل استخدام الإحصاءات في نتائجهم.

ستساعدك TECH على إتقان جميع أنواع الرسوم البيانية لتحويل البيانات الرقمية إلى معلومات قابلة للقراءة بشكل بصري"

تحتوي هذه المحاضرة الجامعية في التمثيلات الرسومية للبيانات في الأبحاث الطبية والتحليلات المتقدمة الأخرى الأخرى على البرنامج العلمي الأكثر اكتمالاً 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

من خلال هذه المحاضرة الجامعية سوف تتميز عن بقية المهنيين المتخصصين في مجال البحث في العلاج الطبيعي بحيث تكون أكثر قدرة على المنافسة في سوق العمل"

البرنامج يضم، في أعضاء هيئة تدريسه محترفين في مجال هذا المجال 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 التعلم القائم على حل المشكلات، والذي المهني في يجب أن تحاول من خلاله حل المواقف المختلفة للممارسة المهنية التي تنشأ من خلاله. للقيام بذلك، سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين.

في الحرم الجامعي الافتراضي ستتمكن من الوصول إلى 150 ساعة من المواد الإضافية عالية الجودة التي ستتمكن من خلالها من تعميق معرفتك بأساليب تقليل الأبعاد بطريقة سهلة"

أنت أقرب إلى إتقان التحليلات المتقدمة التي تعزز تطوير البحث في مجال الصحة، حقق ذلك مع TECH"

تم تطوير المنهج الدراسي لهذه المحاضرة الجامعية حول التمثيلات الرسومية للبيانات في الأبحاث الطبية والتحليلات المتقدمة الأخرى الأخرى بالتعاون مع متخصصين ذوي خبرة واسعة في مجال البحوث الصحية. ويضمن المعلمون الذين يدرسون معارف هذا البرنامج المحتويات النظرية والعملية ويوجهون الطالب في تطويرها، بحيث يتمكن الطالب أو الطالبة في 150 ساعة فقط من إتقان التمثيل بالرسوم البيانية مع ضمانات النجاح. بالإضافة إلى ذلك، تعتبر منهجية Relearning التي تطبقها TECH أساسية لضمان أن المتخصصين لن يضطروا لقضاء ساعات طويلة في الحفظ، بل سيتمكنون من استيعاب المحتويات بشكل متكرر وسهل.

هل ستفوتك فرصة ترقية مهاراتك في مجال T-SNE من خلال برنامج حديث لن يحد من تطورك الوظيفي الحالي؟ إذا كانت الإجابة لا، اختر TECH لتحقيق ذلك“ 

الوحدة 1 التمثيلات الرسومية للبيانات في الأبحاث الطبية والتحليلات المتقدمة الأخرى

1.1    أنواع الرسوم البيانية
2.1    تحليل معدل الاستمرار
3.1    منحنى ROC
4.1    التحليل متعدد المتغيرات (أنواع الانحدار المتعدد)
5.1    نماذج الانحدار الثنائى
6.1    تحليل البيانات الضخمة 
7.1    طرق للحد من الأبعاد
8.1    مقارنة الأساليب: PCA, PPCA و KPCA
9.1    تضمين الجوار العشوائي الموزع (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)
10.1  تقريب وإسقاط المنوع الموحد (Uniform Manifold Approximation and Projection)

سجل الآن واحصل على جميع المفاتيح المتعلقة بأنواع الرسوم البيانية لتمثيل نتائج أبحاثك وتلك التي تشارك فيها“